Glosario de estudio con IA

Alfabetización en IA: Conocimientos y destrezas para usar la IA con criterio: entender qué puede y qué no puede hacer, detectar errores y valorar riesgos. El Reglamento europeo de IA la menciona como obligación para proveedores y responsables del despliegue.
Alucinación: Respuesta que parece correcta y segura pero es falsa o inventada, por ejemplo una cita bibliográfica o una norma que no existen. Obliga a verificar lo importante.
Alucinación: Respuesta de un modelo de lenguaje que suena verosímil pero es falsa o inventada: un dato, una cita, una norma o un autor que no existen. Por eso toda afirmación importante debe contrastarse con una fuente fiable.
Anonimizar: Quitar de un texto nombres, direcciones, números de identificación y otros datos que permitan reconocer a una persona antes de compartirlo con una herramienta. Es una precaución básica de privacidad al usar IA.
Aprendizaje autorregulado: Capacidad de fijarte objetivos, planificar, seguir tu progreso y ajustar tus estrategias de estudio sin depender de que alguien te lo dirija.
Asistente de IA: Programa conversacional basado en un modelo de lenguaje al que se le hacen preguntas o se le encargan tareas en lenguaje natural. Puede explicar, resumir o generar ejercicios, y también equivocarse.
Asistente de IA: Aplicación que permite conversar con un modelo de lenguaje para pedir explicaciones, ejemplos, correcciones o preguntas. Es una herramienta de apoyo, no una fuente autorizada ni un sustituto del profesorado o del manual.
Autoevaluación: Comprobar por ti mismo lo que sabes, con preguntas, tests o ejercicios, antes de que lo haga un examen. Es más útil si se hace sin apuntes.
Autorregulación: Habilidad de fijarte metas, organizar tu tiempo, mantener la atención y ajustar tu conducta de estudio cuando algo no funciona. Es clave cuando estudias solo y con herramientas que podrían distraerte o facilitarte demasiado.
Carga cognitiva: Esfuerzo mental que exige una tarea. Si se sobrecarga, se aprende peor; dividir el contenido en pasos y evitar distracciones ayuda a reducirla.
Carga cognitiva: Esfuerzo mental que exige una tarea. Si es excesiva, bloquea el aprendizaje. Trocear los temas y simplificar el punto de partida con ayuda de un asistente puede reducirla, siempre que después vuelvas al nivel real.
Contexto: Información que das al asistente sobre quién eres, qué estudias, qué nivel tienes y qué necesitas. Un buen contexto reduce respuestas genéricas, pero no pegues datos personales ni material que no puedas compartir.
Convocatoria: Llamamiento oficial a un examen o proceso selectivo, con sus bases, plazos y requisitos. En oposiciones y pruebas de acceso fija lo que se evalúa, por lo que es la fuente de verdad que debes consultar siempre.
Curva del olvido: Descripción de cómo se pierde el recuerdo con el paso del tiempo si no se repasa. Es una referencia general: la velocidad real varía según la persona y el contenido.
Curva del olvido: Idea de que, sin repaso, la información aprendida se olvida con rapidez al principio y más despacio después. Justifica repasar en momentos escalonados y no esperar a que el recuerdo haya desaparecido del todo.
Datos personales: Cualquier información que identifica o puede identificar a una persona, como nombre, imagen, centro de estudios o datos de contacto. No deben introducirse en herramientas que no conozcas.
Declaración de uso de IA: Texto en el que indicas qué herramienta de IA usaste, para qué tareas y en qué partes del trabajo. Algunas universidades la exigen en los trabajos finales; aunque no se pida, conviene guardar un registro.
ECTS: Crédito europeo del sistema universitario. Según el Real Decreto 1125/2003, cada crédito equivale a entre 25 y 30 horas de trabajo del estudiante, que incluyen clases, estudio y pruebas, no solo el tiempo en el aula.
Ejemplo resuelto: Problema con su solución explicada paso a paso. Sirve para aprender el método, sobre todo al empezar. Conviene alternarlo con ejercicios sin solución para comprobar que puedes aplicarlo solo.
Elaboración: Relacionar lo nuevo con lo que ya sabes, con ejemplos, causas y comparaciones. Pedir a la IA ejemplos y preguntas de «por qué» puede ayudar, si luego los contrastas.
Elaboración: Estrategia de relacionar lo nuevo con lo que ya sabes, haciéndote preguntas del tipo por qué y cómo. La IA puede ayudarte proponiendo preguntas explicativas, pero la conexión con tus conocimientos debes hacerla tú.
Estudio masivo: Concentrar todo el estudio en pocas sesiones largas, típicamente justo antes del examen. Da resultados a corto plazo, pero la retención a medio plazo suele ser pobre frente a repartir el estudio a lo largo de los días.
Evaluación formativa: Evaluación que busca mejorar el aprendizaje durante el proceso, no solo poner una nota al final. Los cuestionarios de práctica con una IA pueden funcionar como evaluación formativa personal si los corriges con criterio.
Flashcards: Tarjetas con una pregunta por un lado y la respuesta por el otro, usadas para practicar la recuperación activa. Funcionan mejor si las redactas tú, con una idea por tarjeta y repasándolas con intervalos crecientes.
Fuente primaria: Documento original de donde procede un dato o una idea, como una norma, un estudio publicado o un manual, frente a un resumen o comentario de terceros. Es la que hay que citar y comprobar.
Fuente primaria: Documento original sobre un tema, como una norma, un estudio, un texto literario o un manual de la asignatura. Es el lugar al que acudir para comprobar lo que afirma un asistente, que solo sería una fuente secundaria e incierta.
Hábito de estudio: Rutina estable de trabajo, con horarios, lugar y objetivos concretos. Introducir una herramienta de IA en el hábito sin definir para qué sirve puede diluirlo; conviene darle un papel acotado dentro de la sesión.
IA generativa: Sistemas que generan contenido nuevo, como texto, imágenes, audio o código, a partir de instrucciones. Generan respuestas plausibles, no necesariamente verdaderas.
Integridad académica: Conjunto de principios de honestidad en el estudio y la evaluación: hacer tu propio trabajo, citar las fuentes, no copiar ni suplantar y respetar las normas de tu centro.
Integridad académica: Conjunto de valores y normas que exigen presentar trabajo propio, citar fuentes reales y declarar las ayudas recibidas. Incluye declarar el uso de IA cuando la asignatura lo pida y no inventar datos ni referencias.
Inteligencia artificial: Conjunto de técnicas que permiten a un sistema informático realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como entender lenguaje, reconocer imágenes o hacer predicciones.
Mapa conceptual: Esquema que relaciona conceptos mediante conexiones etiquetadas. Sirve para ver la estructura de un tema y detectar lagunas.
Mapa conceptual: Esquema que relaciona conceptos mediante nodos y conexiones con verbos. Sirve para ver la estructura de un tema y detectar relaciones que faltan. Pierde valor si lo copias hecho en lugar de construirlo.
Metacognición: Capacidad de pensar sobre tu propio aprendizaje: saber qué entiendes, qué no y qué estrategia te conviene usar. La autoevaluación honesta es una forma de ejercitarla.
Metacognición: Capacidad de pensar sobre el propio aprendizaje: saber qué sabes, qué no, qué estrategia estás usando y si funciona. Planificar, supervisar y evaluar el propio estudio mejora la autonomía y la eficacia.
Modelo de lenguaje: Sistema entrenado con grandes cantidades de texto que predice y genera lenguaje; es la base de los asistentes conversacionales. No consulta tu temario salvo que se lo des.
Modelo de lenguaje: Sistema de IA entrenado con grandes cantidades de texto para generar y comprender lenguaje. Predice palabras plausibles, no comprueba hechos, y por eso puede escribir con soltura contenidos que son erróneos.
Pereza metacognitiva: Riesgo, señalado en el resumen del informe de la OCDE de 2026, de delegar en la IA el trabajo de pensar y supervisar tu propio aprendizaje. Se combate decidiendo tú el plan, intentando primero solo y evaluando tu progreso.
Plagio: Presentar como propio el trabajo, las ideas o las palabras de otra persona, o de un sistema de IA, sin reconocerlo. También cuenta copiar sin citar.
Plagio: Presentar como propio un texto, idea o trabajo ajeno, sin citarlo. También puede ocurrir con contenido generado por IA si se entrega como propio sin declarar. Las consecuencias dependen de la normativa de cada centro.
Práctica intercalada: Alternar distintos tipos de problemas o temas dentro de una misma sesión en lugar de practicar uno solo hasta agotarlo. Ayuda a distinguir qué método usar en cada caso.
Práctica intercalada: Alternar tipos de problemas o temas dentro de una misma sesión en vez de repetir uno solo seguido. Resulta más incómoda, pero obliga a decidir qué método usar en cada caso y mejora la capacidad de transferir lo aprendido.
Privacidad de datos: Derecho a controlar qué información personal se recoge y cómo se usa. Al estudiar con IA implica no pegar datos sensibles, leer la política del servicio y supervisar el uso por menores.
Prompt: Instrucción o texto que se le da a un asistente de IA. Cuanto más claros sean el contexto, la tarea, el formato y los límites, más útil suele ser la respuesta.
Prompt: Instrucción o texto que escribes a un asistente de IA para que haga una tarea. Cuanto más claro sea el contexto, el objetivo, el formato y las restricciones, mejor suele ser la respuesta, aunque nunca garantiza que sea correcta.
Recuperación activa: Técnica de estudio que consiste en intentar recordar la información sin mirarla, por ejemplo respondiendo preguntas, en lugar de releerla. Es una de las estrategias más estudiadas en la investigación sobre aprendizaje.
Recuperación activa: Técnica que consiste en intentar recordar la información sin mirar el material, por ejemplo respondiendo preguntas o escribiendo de memoria lo que sabes. Resulta más eficaz que releer, porque el esfuerzo de recordar fortalece la memoria.
Referencia bibliográfica: Datos que permiten localizar una fuente citada: autoría, título, año y editorial o publicación. Si no puedes encontrarla, no la cites.
Reglamento de IA: Reglamento europeo que establece normas armonizadas sobre inteligencia artificial según el nivel de riesgo. Los detalles verificados están en la sección Datos.
Repaso espaciado: Repartir los repasos en el tiempo, con intervalos cada vez mayores, en lugar de concentrarlos en una sola sesión. Los intervalos concretos dependen de cada persona y de cuánto tiempo falte para la prueba.
Repaso espaciado: Forma de repasar repartiendo las sesiones en el tiempo, con intervalos que se van alargando, en lugar de concentrarlas en un solo día. Ayuda a retener la información a medio plazo y evita el estudio de última hora.
Rúbrica: Tabla que describe los criterios con los que se evaluará un trabajo y lo que se espera en cada nivel. Entregarla al asistente al pedir una revisión hace que sus comentarios se acerquen a lo que realmente se valora.
Sedentarismo cognitivo: Expresión recogida por el INTEF para describir los hábitos que reducen el uso activo de las capacidades mentales. En estudio equivale a dejar que la herramienta piense por ti en lugar de apoyar tu esfuerzo.
Sesgo: Tendencia sistemática de un modelo a favorecer ciertas perspectivas, por cómo se entrenó. Conviene contrastar las respuestas con varias fuentes.
Sesgo: Tendencia sistemática de un sistema o una persona a favorecer cierta visión. Un asistente puede reflejar sesgos de sus datos de entrenamiento, por lo que conviene pedir varias perspectivas y contrastarlas con fuentes diversas.
Simulacro: Examen de práctica realizado en condiciones parecidas al real: tiempo limitado, sin apuntes y con material auténtico. Sirve para medir el nivel y entrenar la gestión del tiempo, y se corrige después con criterios oficiales.
Sobreaprendizaje ilusorio: Falsa sensación de dominar un contenido porque te resulta familiar al releerlo. Se detecta probándote sin apuntes: si no puedes recordarlo ni explicarlo, la familiaridad no era dominio.
Tarjetas de memoria: Fichas con una pregunta por una cara y la respuesta por la otra, usadas para practicar la recuperación y el repaso espaciado, en papel o en una aplicación.
Técnica Feynman: Método que consiste en explicar un concepto con palabras sencillas, como si se lo contaras a alguien que no sabe del tema, para descubrir qué partes no entiendes realmente.
Técnica Feynman: Método para comprobar si entiendes algo: lo explicas con palabras sencillas como si se lo contaras a alguien sin conocimientos previos. Los puntos donde te atascas o te refugias en jerga señalan lo que debes volver a estudiar.
Temario: Lista oficial de contenidos que se evalúan en una asignatura o convocatoria. Es la referencia para decidir qué estudiar y para verificar lo que dice un asistente, que puede mezclar contenidos de otros planes.
Terminología: Conjunto de términos específicos de una disciplina. Los exámenes suelen exigirla con precisión, por lo que conviene aprender las definiciones del manual y no contentarse con paráfrasis aproximadas de un asistente.
Token: Fragmento de texto, a menudo una parte de una palabra, que el modelo procesa; la longitud de lo que cabe en una conversación se mide en tokens.
Tutor de IA: Uso de un asistente para acompañar el estudio: explica un concepto, pregunta, pone ejercicios y corrige. Funciona mejor si le pides que te haga pensar antes que darte la solución y si contrastas sus respuestas con tu temario.
Tutoría: Atención individual del profesorado para resolver dudas y orientar el estudio. Preguntar a quien evalúa qué usos de IA acepta, y cómo se valoran, evita malentendidos y suele ser más fiable que suponer.
Ventana de contexto: Cantidad de texto que un asistente puede tener en cuenta a la vez en una conversación. Si te pasas, puede olvidar o ignorar partes de lo que le diste.
Verificación cruzada: Contrastar una afirmación con más de una fuente independiente antes de darla por buena. Con IA es el hábito básico: preguntar en otro lugar, comparar con el libro y revisar la fecha y el origen del dato.