3.3 Recursos visuales

Cómo hemos mencionado en la sección anterior en los últimos años la inteligencia artificial no solo ha avanzado en el tratamiento del lenguaje, sino también en la creación y análisis de imágenes. Hoy existen herramientas capaces de generar ilustraciones, diagramas, fotografías sintéticas o representaciones visuales a partir de una simple descripción escrita. Estas tecnologías permiten producir recursos gráficos de forma rápida y flexible, algo que puede resultar muy útil en el contexto educativo.

Este conjunto de tecnologías forma parte del campo de la visión por computador y la IA generativa visual. Los modelos de este tipo aprenden a partir de grandes conjuntos de imágenes y patrones visuales, lo que les permite reconocer objetos, interpretar escenas o crear nuevas imágenes basadas en una descripción textual.

En el ámbito educativo, estas herramientas pueden convertirse en un apoyo muy valioso para el profesorado. Las imágenes generadas por IA pueden ayudar a explicar conceptos complejos, visualizar procesos o crear materiales gráficos adaptados a las necesidades de una clase concreta. El uso de imágenes generadas por IA puede aumentar la motivación del alumnado y facilitar la comprensión de ideas abstractas cuando se integran adecuadamente en la enseñanza.

Para el profesorado, estas herramientas pueden resultar especialmente útiles en tres niveles:

Preparación de materiales visuales
El docente puede generar presentaciones, infografias, ilustraciones, esquemas o diagramas que acompañen una explicación teórica. Esto permite crear recursos visuales específicos para una clase o adaptar el material a diferentes niveles educativos.

Apoyo a la comprensión del alumnado
Las imágenes pueden utilizarse para representar conceptos abstractos, explicar procesos científicos o visualizar fenómenos que serían difíciles de mostrar de otra manera. La combinación de texto e imagen facilita la comprensión y ayuda a reforzar el aprendizaje.

Desarrollo de la creatividad y el pensamiento visual
Los estudiantes pueden utilizar estas herramientas para crear ilustraciones, infografías o representaciones visuales de ideas. Esto permite trabajar proyectos más creativos y explorar nuevas formas de comunicar conocimientos.

En esta sección del curso vamos a explorar aplicaciones prácticas de herramientas de generación y análisis de imágenes con inteligencia artificial, viendo no solo qué pueden hacer estas tecnologías, sino también cómo utilizarlas de forma pedagógica en el aula para apoyar la explicación de contenidos, la creación de materiales visuales y el desarrollo de proyectos educativos.

Antes de seguir vamos a dar unas recomendaciones generales a tener en cuenta cuando hacemos uso de la IA, muy especialmente en el ámbito de la imagen y vídeo

Recomendaciones previas

La IA es una herramienta estructuradora, no un sustituto pedagógico.

Recomendaciones:

No usar la primera versión generada.
Verificar datos técnicos o legales.
Adaptar el lenguaje al nivel del alumnado.
Evitar exceso de texto en diapositivas.
Revisar coherencia visual.

Generación de presentaciones a partir de texto

a tecnología de generación de presentaciones a partir de texto ha evolucionado más allá de las simples plantillas. Hoy en día, nos encontramos ante sistemas basados en modelos de lenguaje (LLM) y diseño generativo que no solo "rellenan" huecos, sino que comprenden la jerarquía semántica de un contenido. Para un docente, esto significa que la IA puede interpretar un guion de clase o un artículo científico y determinar qué conceptos merecen un titular, cuáles deben ser puntos clave y qué tipo de esquema visual (línea de tiempo, gráfico comparativo, etc.) refuerza mejor el mensaje.

Esta automatización permite que el diseño deje de ser una barrera técnica o una inversión de horas, permitiéndonos centrar el esfuerzo en la curación de los contenidos y en la estrategia pedagógica.

Dentro del ecosistema actual de 2026, existen varias opciones que se adaptan a distintas necesidades de diseño y profundidad de contenido:

Gamma: Se ha consolidado como la opción preferida para quienes buscan presentaciones visualmente impactantes y fluidas. Su motor de IA genera bloques de contenido que se adaptan automáticamente al texto introducido. Es especialmente útil para crear materiales que parecen sitios web interactivos, permitiendo una lectura más orgánica que el tradicional paso de diapositivas.

Slidesgo: Es la evolución natural de las plantillas clásicas. Su generador de IA permite elegir el tono de la exposición y el estilo visual, integrándose perfectamente con Google Slides y PowerPoint. Es la herramienta ideal si necesitas un formato estándar y profesional sin complicaciones técnicas.
Kimi: Destaca por su capacidad analítica. A diferencia de otras más visuales, Kimi es excelente procesando archivos extensos (como PDF o apuntes complejos) para extraer una estructura lógica y convertirla en una presentación coherente. Es muy valorada en niveles superiores donde el rigor del contenido es la prioridad. Permite además el uso como chat y RAG (usando texto adicional).

Google Gemini y Microsoft Copilot: No podemos olvidar las soluciones nativas. Al estar integradas directamente en las herramientas que ya usamos (Slides y PowerPoint), permiten generar borradores a partir de documentos que ya tenemos guardados en la nube, facilitando un flujo de trabajo continuo.

Posibilidades en el aula

La implementación de estas herramientas en el día a día docente ofrece ventajas que van desde la productividad hasta la personalización del aprendizaje:

Adaptación de materiales: Puedes tomar una misma base de texto y generar tres presentaciones distintas: una simplificada para alumnos con dificultades de aprendizaje, otra con lenguaje técnico para niveles avanzados y una tercera interactiva para el trabajo en grupo.
Creación de "píldoras" de repaso: Tras una sesión intensa, es posible introducir las notas de la clase en la IA para generar una presentación resumen en pocos minutos y compartirla con el alumnado como material de refuerzo.
Fomentar la síntesis en los alumnos: En lugar de evaluar la habilidad de diseño (que a veces enmascara la falta de contenido), podemos pedir a los alumnos que usen estas herramientas. El reto para ellos consiste en mejorar u optimizar el prompt y a la capacidad de verificar si la IA ha estructurado correctamente la información.
Proyección de esquemas en tiempo real: Durante un debate en clase, el profesor puede ir anotando ideas clave y, al finalizar, pedirle a la IA que las organice en una estructura visual clara para cerrar la sesión con una síntesis proyectada.
Uso de plantillas: Podemos usar plantillas que hay disponibles en las propias herramientas o con nuestras propias presentaciones para generar nuevas presentaciones basadas en las mismas y usando nuevos contenidos.

Por ejemplo, en Kimi vemos diferentes plantillas con distintos estilos

En definitiva, estas herramientas no sustituyen la lección magistral, sino que actúan como un soporte dinámico que elimina el "trabajo administrativo" del diseño para devolvernos tiempo para la enseñanza directa.

Convertir vídeos de YouTube en presentación

Quizá Youtube representa uno de los recursos más potenes hoy en día. La cantidad de cursos, tutoriales, videos cortos no tiene límite y muchas veces la dificultad reside no en encontrar algo sobre la temática que enseñamos sino en seleccionar materiales de la calidad que nos interesa o que expliquen los contenidos adecuados a nuestras materias y niveles

De modo que surgen dos aplicaciones, la de búsqueda de información filtrada y la de generación de contenidio a partir de vídeos seleccionados.

Es fundamental hacer un alto en el camino. Aunque estas herramientas parecen mágicas por su capacidad de ahorro de tiempo, no debemos olvidar que la inteligencia artificial no "sabe" cosas en el sentido humano; lo que hace es predecir qué palabra o imagen debería ir a continuación basándose en patrones estadísticos.

Como docentes, nuestra responsabilidad ética y profesional nos obliga a ser el filtro crítico final antes de que cualquier material llegue a las manos de nuestros alumnos. Aquí te dejo unos puntos clave para navegar con seguridad:

El riesgo de las "alucinaciones" y la veracidad

La IA puede ser extremadamente convincente incluso cuando se equivoca. A veces, para completar una estructura o dar coherencia a una frase, el sistema puede inventar datos, fechas o citas de autores que nunca existieron.

Nunca des por sentado un dato: Si la presentación menciona una cifra estadística o un hecho histórico concreto, tómate un minuto para contrastarlo.
Cuidado con las fuentes: Algunas herramientas citan fuentes que parecen reales pero que, al hacer clic, llevan a enlaces rotos o inexistentes.

Autoría y Propiedad Intelectual

Cuando generamos una presentación a partir de un vídeo de YouTube o de un texto ajeno, entramos en un terreno delicado. La IA reorganiza la información, pero la idea original sigue perteneciendo a otra persona.

Cita siempre la fuente original: Si tu presentación se basa en un vídeo de un divulgador específico, es de rigor (y una excelente enseñanza para los alumnos) incluir una diapositiva final de agradecimientos o fuentes citando el material original.
Derechos de imagen: Aunque las herramientas suelen usar bancos de imágenes libres, conviene revisar que las imágenes generadas por IA no vulneren derechos de autor o contengan sesgos visuales inapropiados para el aula.

El sesgo algorítmico

La IA se entrena con lo que hay en internet, y internet no siempre es un lugar neutro. Al generar una presentación, la herramienta puede perpetuar estereotipos de género, raciales o culturales sin que nos demos cuenta a simple vista. Nuestra labor es revisar que el material sea inclusivo, diverso y equilibrado.

Tu lista de comprobación (Checklist) rápida

Antes de proyectar, hazte estas tres preguntas:

¿He leído cada palabra? (No te limites a mirar si el diseño queda bonito).
¿Los datos clave son correctos? (Especialmente nombres propios, fechas y fórmulas).
¿He reconocido la autoría del contenido original? (Si usaste un vídeo o texto de terceros).

En definitiva, la IA nos regala el diseño y la estructura, pero el rigor y la verdad siguen siendo propiedad exclusiva del profesor. Nosotros somos el control de calidad; sin ese control, la herramienta es solo ruido visual.

Herramientas para la conversión de vídeo a diapositivas

Existen soluciones directas que hacen todo el proceso en un solo clic, y otras que combinan la potencia de varios asistentes.

Hay que ser conscientes de que la mayoría de vídeos incluyes transcripciones del audio y que suelen ser extensas por lo que van a consumir muchos tokens o palabras y puede suponer una limitación si no tenemos una cuenta de pago.

MagicSlides: Es probablemente la herramienta más directa. Permite pegar la URL de un vídeo de YouTube, seleccionar el número de diapositivas que deseas y, en cuestión de un par de minutos, genera una presentación completa en Google Slides. Es ideal para vídeos de conferencias o tutoriales educativos.
Mindgrasp: Aunque es una herramienta más enfocada al estudio, es capaz de leer un vídeo y generar automáticamente notas, esquemas y diapositivas de apoyo, lo que la hace excelente para el ámbito académico.
YouTubeTranscript: Estas utilidades web son sencillas pero potentes. Su única función es extraer el texto literal (la transcripción) de cualquier vídeo de YouTube de forma limpia y rápida. Al obtener el texto "en bruto", el profesor puede leerlo primero, eliminar las partes irrelevantes o publicitarias del vídeo y quedarse solo con la esencia académica antes de pasar al siguiente paso.
GPTs Personalizados (Custom GPTs): Esta es quizá la herramienta más avanzada para un docente. En lugar de usar un chat genérico, puedes crear (o usar) un GPT diseñado específicamente para "Transformar transcripciones en presentaciones educativas".
- Puedes darle instrucciones fijas como: "Usa siempre un lenguaje adaptado a 3º de la ESO", "Estructura la información en Introducción, 3 puntos clave y Conclusión" o "Asegúrate de incluir una pregunta de reflexión al final de cada diapositiva".
- Esto garantiza que el resultado no sea una simple síntesis, sino una propuesta didáctica alineada con tu programación.

Posibilidades en el aula

Poder "congelar" y estructurar un vídeo en diapositivas abre un abanico de posibilidades pedagógicas muy interesantes:

Síntesis de vídeo: A veces encontramos una charla magistral o un documental excelente en YouTube, pero es demasiado largo para ponerlo íntegro en clase. Al convertirlo en presentación, puedes mostrar solo los esquemas de las ideas clave del experto, usándolos como apoyo para tu propia explicación.
Flipped Classroom (Aula Invertida): Puedes pedir a tus alumnos que vean un vídeo en casa y, en clase, entregarles la presentación generada a partir de ese vídeo para que realicen anotaciones sobre ella o completen la información que falta.
Accesibilidad y refuerzo: Para alumnos que tienen dificultades para procesar información auditiva o que necesitan un ritmo de aprendizaje más pausado, disponer de la presentación del vídeo les permite repasar el contenido de forma visual y textual a su propio ritmo.
Análisis crítico de contenidos: Un ejercicio muy valioso es generar la presentación automática de un vídeo y pedir a los alumnos que la "corrijan". Deben comparar lo que la IA ha interpretado como "importante" frente a lo que realmente se dijo en el vídeo, fomentando así el pensamiento crítico y la atención selectiva.
Generación de guías de estudio: Al finalizar una unidad donde se han utilizado varios recursos audiovisuales, puedes entregar un pack de presentaciones que resuman esos vídeos, facilitando enormemente la preparación de exámenes o trabajos finales.
Generación de vidoes cortos: Herramientas coomo Canba permiten la creación de vídeos cortos a partir de otros vídeos para destacar una idea o cuestión puntual. De este modo potenciamos la capcidad de análisis de una forma visual y más entretinada

En esencia, esta tecnología nos permite "reciclar" el enorme repositorio de conocimiento que es YouTube y transformarlo en un recurso didáctico manejable, editable y adaptado a las necesidades reales de nuestro grupo de alumnos.

Generación automática de infografías

la generación automática de infografías. Si una presentación es una narración, la infografía es una síntesis visual estática. La tecnología actual permite que, a partir de un texto, una lista de datos o incluso un enlace, la IA determine cuál es el mejor formato visual (un mapa mental, una línea de tiempo, un diagrama de flujo o una comparativa de "antes y después") para que la información entre "por los ojos".

Para nosotros los docentes, esto es un cambio de paradigma: ya no necesitamos ser expertos en programas de diseño complejo para crear materiales que ayuden a los alumnos a procesar información densa.

Herramientas populares en diseño infográfico asistido

Estas plataformas han integrado la IA no solo para generar imágenes, sino para organizar el pensamiento visual:

Canva (Magic Design): Es, sin duda, la herramienta más accesible. Su función "Diseño Mágico" permite subir un texto o describir un tema y genera automáticamente varias opciones de infografías. Lo mejor es que el resultado es 100% editable, permitiéndonos cambiar iconos o ajustar el tono al nivel de nuestra clase.
Piktochart AI: Especialmente potente para transformar informes o artículos largos en infografías visuales. Su IA analiza el texto y extrae los puntos más relevantes para colocarlos en plantillas profesionales. Es ideal para niveles de Secundaria o Bachillerato donde manejamos datos más técnicos.
Venngage (AI Infographic Generator): Se centra mucho en la jerarquía de la información. Su motor de IA ayuda a elegir el tipo de gráfico más adecuado según el tipo de datos (si son temporales, porcentuales o descriptivos).
Genially: Aunque es conocida por su interactividad, su capacidad para generar estructuras visuales a partir de conceptos clave es excelente para crear "infografías vivas" donde el alumno puede hacer clic para ampliar información.

Posibilidades en el aula

La infografía generada por IA tiene un valor pedagógico que va mucho más allá de decorar el aula:

Sintetizar procesos complejos: Temas como el ciclo de Krebs en Biología, las etapas de una guerra en Historia o la sintaxis en Lengua se benefician enormemente de un esquema visual claro que la IA puede estructurar en segundos a partir de tus apuntes.

En esta imagen vemos una infografía generada por chatGPT a paritr de un prompt sencillo

"Haz una infografía muy visual y sencilla para alumnos de 1 de la ESO"

Actividades para completar: Podemos entregar infografías cortadas o incompletas (creadas con IA pero borrando partes) para que los alumnos las completen mientras ven un vídeo o escuchan nuestra explicación.
Proyectos de los alumnos: Al igual que con las presentaciones, si permitimos que los alumnos usen estas herramientas, el enfoque de la evaluación se traslada del "diseño" a la capacidad de síntesis y jerarquización. ¿Saben distinguir lo importante de lo accesorio para que la IA lo plasme bien?.
Carteles para uso en el centro: Crear normas de convivencia, pasos de un experimento de laboratorio o cronogramas de proyectos de forma visual ayuda a que la información sea persistente en la memoria visual del grupo.

Aviso

Aunque la IA ha mejorado mucho, todavía suele cometer errores tipográficos (palabras mal escritas o letras extrañas) cuando genera imágenes cerradas. Por eso, mi recomendación es usar la IA para la estructura y los iconos, pero asegurarte siempre de editar el texto final en la herramienta (como Canva) para que sea legible y correcto.

Visualización de datos con IA

En el contexto educativo actual, cada vez trabajamos con más datos: resultados de cuestionarios, encuestas del alumnado, estadísticas, experimentos científicos, datos económicos o información recogida en proyectos de investigación.

Sin embargo, los datos en bruto son difíciles de interpretar. Una tabla con muchos números puede resultar confusa y poco significativa para el alumnado.

Aquí es donde entra en juego la visualización de datos.

La visualización consiste en transformar datos en gráficos, diagramas o representaciones visuales que permitan comprender la información de forma rápida e intuitiva. Cuando se combina con herramientas de Inteligencia Artificial, este proceso se vuelve mucho más sencillo, ya que la IA puede:

Analizar automáticamente los datos.
Sugerir el tipo de gráfico más adecuado.
Generar visualizaciones a partir de instrucciones en lenguaje natural.
Detectar patrones o relaciones interesantes en los datos.

Para el profesorado de secundaria, esto abre nuevas posibilidades para trabajar el pensamiento crítico, la interpretación de información y la alfabetización en datos, competencias cada vez más relevantes en el mundo actual.

Herramientas populares

Actualmente existen varias herramientas que permiten generar visualizaciones de datos con ayuda de IA de forma sencilla.

📊 ChatGPT / Claude / Gemini

Permiten analizar tablas o datos y generar tipos de gráficos, explicaciones de tendencias e interpretaciones de resultados

📈 Datawrapper

Herramienta muy utilizada en periodismo de datos para crear gráficos, mapas y tablas interactivas a partir de datos sencillos o hojas de cálculo.

📉 Flourish

Plataforma para crear visualizaciones más avanzadas e interactivas, como gráficos animados, mapas y comparaciones dinámicas

Muy útil para presentaciones o proyectos.

📊 Tableau Public

Herramienta profesional de análisis de datos que permite crear paneles visuales (dashboards) con gráficos combinados.

Puede utilizarse para proyectos más complejos de análisis de datos.

📄 Google Sheets + IA

Las hojas de cálculo también incorporan cada vez más funciones inteligentes para generar gráficos automáticamente, detectar tendencias u organizar datos de forma visual

Podemos además usar infinidad de plantillas adaptadas a nuestros propios datos.

Posibilidades en el aula

La visualización de datos con IA puede utilizarse en múltiples asignaturas y situaciones educativas.

📚 Comprender mejor la información

Los gráficos ayudan al alumnado a interpretar datos complejos de forma visual, facilitando la comprensión de fenómenos científicos, sociales o económicos como por ejemplo:

evolución de la población
cambio climático
resultados de experimentos
estadísticas deportivas

🔎 Desarrollar pensamiento crítico

El alumnado puede aprender a analizar e interpretar gráficos, cuestionando:

qué representan los datos
cómo se han recogido
qué conclusiones pueden extraerse

Esto contribuye a desarrollar alfabetización en datos, una competencia fundamental en la sociedad actual.

🧪 Proyectos de investigación

Los estudiantes pueden recoger datos en proyectos propios y utilizar la IA para:

organizar la información
generar gráficos
identificar patrones o tendencias

Por ejemplo:

encuestas en el centro educativo
mediciones ambientales
hábitos de estudio
consumo energético

📊 Presentación de trabajos

Las visualizaciones permiten presentar resultados de forma más clara y atractiva, mejorando la comunicación de los proyectos del alumnado.

Esto también favorece habilidades como síntesis, interpretación y comunicación visual

Seguimiento de alumnos

Usar paneles interactivos (dashboard) facilita el seguimiento del aula de forma amigable y visual

Generación de mapas conceptuales

Una de las mayores dificultades del alumnado al estudiar es organizar la información y comprender las relaciones entre los conceptos. Muchos estudiantes tienden a memorizar contenidos sin entender cómo se conectan entre sí.

Los mapas conceptuales son una herramienta muy útil para solucionar este problema. Permiten representar de forma visual:

conceptos clave
relaciones entre ideas
jerarquías de información
estructuras de un tema

Tradicionalmente, crear mapas conceptuales requería bastante tiempo. Sin embargo, las herramientas de Inteligencia Artificial permiten ahora generarlos automáticamente a partir de un texto, un tema o una explicación, lo que facilita su uso tanto por parte del profesorado como del alumnado.

La IA puede ayudar a:

identificar los conceptos principales de un contenido
organizar la información de forma jerárquica
sugerir conexiones entre ideas
transformar textos complejos en esquemas visuales

Esto convierte los mapas conceptuales en una herramienta muy potente para el aprendizaje significativo y para trabajar la comprensión profunda de los contenidos.

Herramientas populares

Existen varias herramientas que permiten crear mapas conceptuales con ayuda de IA de forma sencilla.

🧠 ChatGPT / Claude / Gemini

Permiten generar la estructura de un mapa conceptual a partir de una explicación o un texto.

Por ejemplo, se puede pedir:

“Genera un mapa conceptual sobre la Revolución Francesa con los conceptos principales y sus relaciones.”

El resultado puede luego transformarse en un diagrama visual.

🗺️ NotebookLM

NotebookLM permite trabajar con documentos y generar esquemas conceptuales a partir del contenido. Es especialmente útil para resumir materiales, identificar ideas clave y estructurar contenidos complejos.

🔗 Miro

Plataforma de pizarra digital colaborativa donde se pueden construir mapas conceptuales, esquemas y diagramas. Especialmente útil para trabajo en equipo.

https://miro.com/es/

📊 Napkin AI / Mapify / herramientas emergentes

Algunas herramientas recientes permiten convertir directamente textos o documentos en mapas conceptuales de forma automática. Esto resulta especialmente útil para resumir temas largos o preparar materiales de estudio.

Posibildiades en el aula

Los mapas conceptuales con IA ofrecen muchas posibilidades educativas.

📚 Comprender temas complejos

Los mapas conceptuales ayudan al alumnado a visualizar la estructura de un tema, lo que facilita la comprensión.

Por ejemplo:

las causas de la Primera Guerra Mundial
las partes de una célula
los tipos de energía
el funcionamiento del sistema circulatorio

🧠 Exponer información

Mediante los mapas presentamos información de forma resumida o la incluimos en presentaciones para concentrar mucha información en poco espacio.

🧪 Preparar trabajos y proyectos

Antes de comenzar un proyecto, el alumnado puede crear un mapa conceptual para:

ordenar ideas
identificar conceptos clave
estructurar un trabajo o presentación.

🤝 Aprendizaje colaborativo

Los mapas conceptuales se pueden construir de forma colaborativa, permitiendo que los estudiantes:

discutan las relaciones entre conceptos
añadan nuevas ideas
mejoren el esquema entre todos.

Ejemplo de apliación

Hemos pedido a gemini que genere un prompt para crear un mapa conceptual sobre la historia reciente de España. Usamos dicho prompt para crear el mapa en chatGPT

Prompt obtenido:

Mapa Conceptual "España Contemporánea (1900-2026)"

Objetivo: Crear un mapa conceptual de alta densidad informativa que conecte los periodos de crisis, dictadura y democracia en España, utilizando nodos jerárquicos y conectores lógicos.

Estructura de Nodos (Ramas Principales):

Crisis de la Restauración (1900-1923):
- Contexto: Desastre del 98 (pérdida de colonias).
- Conflictos: Semana Trágica (1909), Huelga General (1917), Crisis de Annual (Guerra del Rif).
- Fin del sistema: Golpe de Estado de Miguel Primo de Rivera.
Dictadura y Segunda República (1923-1936):
- Primo de Rivera: Directorio Militar y Civil, auge de obras públicas.
- Proclamación de la II República (1931): Constitución de 1931 (laica, sufragio femenino).
- Reformas: Agraria, educativa, militar y estatutos de autonomía (Cataluña).
- Polarización: Bienio Negro (1933-35), Revolución de Asturias (1934), victoria del Frente Popular (1936).
Guerra Civil y Franquismo (1936-1975):
- Guerra Civil (1936-39): Bando Nacional vs. Republicano, intervención internacional (Eje vs. Brigadas Internacionales).
- Dictadura de Franco:
  - Posguerra: Autarquía, hambre y represión.
  - Aperturismo (Años 50): Concordato con la Santa Sede, ingreso en la ONU.
  - Desarrollismo (Años 60): Plan de Estabilización, turismo de masas, éxodo rural.
  - Oposición: Movimiento obrero, ETA, crisis del petróleo.
La Transición y Consolidación (1975-1982):
- Figuras: Juan Carlos I, Adolfo Suárez, Santiago Carrillo, Felipe González.
- Hitos: Ley para la Reforma Política, Elecciones 1977, Constitución de 1978 (Estado de las Autonomías).
- Amenazas: Intento de Golpe de Estado (23-F, 1981).
España en la Unión Europea (1982-2008):
- Era PSOE (González): Entrada en la CEE (1986), modernización, Juegos Olímpicos 92.
- Era PP (Aznar): Entrada en el Euro, privatizaciones, atentados del 11-M (2004).
- Era PSOE (Zapatero): Leyes sociales (matrimonio igualitario), fin de ETA.
España Actual y Retos del S. XXI (2008-2026):
- Crisis Económica (2008): Gran Recesión, movimiento 15-M, fin del bipartidismo (aparición de Podemos y Vox).
- Crisis Institucional: Abdicación de Juan Carlos I (2014), desafío soberanista en Cataluña (1-O).
- Era Actual (Sánchez): Gobiernos de coalición, gestión de la pandemia, digitalización y agenda verde.

Instrucciones de Diseño:

Colores sugeridos: Usa Gris/Sepia para la Restauración, Rojo/Morado para la República, Azul Oscuro para el Franquismo y Verde/Azul Brillante para la Transición y Democracia.
Conectores: No olvides flechas con verbos como: "desemboca en", "se opone a", "ratifica", "liberaliza".
Jerarquía: Los nombres de los presidentes de gobierno deben ser sub-nodos de sus respectivos periodos.

Mapa obtenido con chatGPT

Generación de imágenes

La generación de imágenes mediante Inteligencia Artificial es una de las áreas que más ha evolucionado en los últimos años dentro del campo de la IA generativa. Estas tecnologías permiten crear imágenes nuevas a partir de descripciones escritas en lenguaje natural. Es decir, el usuario puede escribir una instrucción describiendo una escena, un objeto o un estilo visual, y el sistema genera automáticamente una imagen que representa esa descripción.

Este proceso se conoce como text-to-image y se basa en modelos de aprendizaje profundo entrenados con grandes conjuntos de imágenes. Gracias a este entrenamiento, los modelos aprenden patrones relacionados con formas, estilos, iluminación o composición visual. Como resultado, pueden producir ilustraciones, escenas históricas, diagramas o representaciones visuales complejas en pocos segundos.

En los últimos años han aparecido modelos cada vez más avanzados que amplían las posibilidades de esta tecnología, incluyendo no solo imágenes estáticas sino también animaciones y vídeos generados por IA.

Herramientas de generación visual con IA

Hoy en día la mayoría de chats generalistas ya son multimodo permitiendo la generacioń de toda clase de contenidos. No obstante citamos a continuación los más específicos

Runway

Runway es una de las plataformas más avanzadas para la creación de contenido visual mediante IA. Su modelo Gen-3 permite generar imágenes y vídeos a partir de texto, así como transformar imágenes existentes en animaciones. Se utiliza ampliamente en producción audiovisual, pero también puede resultar interesante en educación para generar escenas visuales que ayuden a ilustrar conceptos o narrativas.

Sora

Sora es un modelo desarrollado por OpenAI que permite generar vídeos completos a partir de una descripción escrita. Aunque su foco principal es el vídeo, representa una evolución importante de las tecnologías de generación visual. Permite crear escenas dinámicas con movimiento de cámara, iluminación coherente y comportamientos físicos realistas.

Ejemplo de imagen generada por Sora con el siguiente prompt

"A single floating cube, surface textured world map, muted saturated colors, image square shape, neutral lighter environment"

DALL·E

DALL·E es uno de los modelos más conocidos de generación de imágenes a partir de texto. Permite crear ilustraciones, escenas imaginarias, representaciones educativas o variaciones de imágenes existentes. Su facilidad de uso lo convierte en una herramienta interesante para generar material visual adaptado a explicaciones concretas.

Midjourney

Midjourney destaca especialmente por la calidad estética y artística de las imágenes que genera. Es muy utilizado en ámbitos creativos, diseño conceptual e ilustración. Permite producir imágenes con gran riqueza visual y estilos artísticos variados.

Stable Diffusion

Stable Diffusion es un modelo de generación de imágenes de código abierto que puede ejecutarse localmente en un ordenador. Esto permite experimentar con la tecnología sin depender necesariamente de servicios en línea, lo que puede resultar útil en contextos educativos donde se desea explorar el funcionamiento de los modelos generativos.

Aplicaciones en el aula

Creación de material visual para explicar contenidos

El profesorado puede utilizar herramientas de generación de imágenes para crear ilustraciones que acompañen explicaciones de clase. Esto resulta especialmente útil en temas donde el material visual ayuda a comprender mejor el contenido, como escenas históricas, ecosistemas, estructuras biológicas o fenómenos geológicos.

Representación visual de conceptos abstractos

Algunos conceptos científicos o tecnológicos son difíciles de imaginar para el alumnado. La generación de imágenes con IA permite crear representaciones visuales de estos conceptos, facilitando su comprensión. Por ejemplo, se pueden generar imágenes del interior de una célula, modelos del sistema solar o representaciones de redes neuronales.

Apoyo a proyectos y trabajos del alumnado

Los estudiantes pueden utilizar estas herramientas para generar ilustraciones que acompañen sus trabajos, presentaciones o proyectos. Esto puede ayudarles a expresar ideas de forma visual y a desarrollar habilidades relacionadas con la comunicación gráfica.

Actividades creativas y experimentación con prompts

La generación de imágenes también puede utilizarse como actividad didáctica para trabajar la relación entre lenguaje e imagen. Los estudiantes pueden experimentar escribiendo diferentes descripciones (prompts) y observar cómo cambia el resultado visual. Este tipo de actividades permite reflexionar sobre cómo se construyen las instrucciones y cómo la IA interpreta el lenguaje.

Proyectos interdisciplinarios

Estas herramientas pueden integrarse en proyectos que combinen varias materias. Por ejemplo, en historia se pueden recrear escenas de distintas épocas, en ciencias se pueden representar procesos naturales, y en arte se pueden explorar estilos visuales y técnicas de composición.

Coste de uso de herramientas de generación de imágenes con IA

El uso de herramientas de generación visual como Runway, Sora, Midjourney o Stable Diffusion implica un coste computacional considerable, ya que estos sistemas se basan en modelos de aprendizaje profundo con millones o miles de millones de parámetros. Para generar una sola imagen o un vídeo corto, el sistema debe realizar una gran cantidad de cálculos matemáticos en paralelo, normalmente ejecutados en tarjetas gráficas especializadas (GPU) o en grandes centros de datos.

Desde el punto de vista del hardware, estos modelos requieren equipos con gran capacidad de cálculo. En entornos profesionales o en la nube se utilizan GPU avanzadas como las NVIDIA A100 o equivalentes, cuyo uso puede costar más de 30 dólares por hora en servicios cloud de alto rendimiento, dependiendo de la configuración.

En el caso de modelos abiertos como Stable Diffusion, es posible ejecutarlos en un ordenador personal, pero aun así suele ser necesario disponer de una tarjeta gráfica con al menos 8 GB de memoria de vídeo, lo que implica un hardware relativamente potente comparado con aplicaciones informáticas convencionales.

Además del hardware, existe también un coste energético asociado al cálculo. Los sistemas de IA generativa realizan millones de operaciones matemáticas para cada imagen generada. Algunas estimaciones indican que crear una sola imagen puede consumir aproximadamente entre 0,01 y 0,29 kWh de electricidad, dependiendo del modelo y del hardware utilizado.

El coste es aún mayor cuando hablamos del entrenamiento de los modelos, que es el proceso mediante el cual aprenden a generar imágenes. Entrenar modelos de gran escala puede requerir miles de horas de GPU y enormes cantidades de energía. Por ejemplo, se estima que entrenar un gran modelo de lenguaje comparable a GPT-3 requirió más de 1.200 MWh de electricidad, equivalente al consumo anual de cientos de hogares.

Desde el punto de vista económico, estos requisitos de hardware, energía y mantenimiento de centros de datos explican por qué muchas herramientas de IA generativa funcionan mediante suscripciones o sistemas de créditos. El usuario no paga solo por el software, sino por el acceso a la infraestructura computacional necesaria para ejecutar estos modelos.

En resumen, aunque para el usuario final generar una imagen puede parecer un proceso instantáneo y sencillo, detrás de estas herramientas existe una infraestructura tecnológica compleja y costosa, basada en hardware especializado, consumo energético elevado y grandes centros de datos. Comprender este aspecto también es importante en el ámbito educativo, ya que ayuda a entender por qué estos servicios tienen coste económico y cuál es el impacto tecnológico y energético de la IA generativa.

Advertencia ética y legal

El uso de herramientas de generación de imágenes con IA debe acompañarse de una reflexión sobre sus implicaciones éticas y legales.

Es especialmente importante evitar generar o difundir imágenes que representen personas reales sin su consentimiento, ya que esto puede vulnerar derechos relacionados con la imagen, la privacidad o la reputación. La creación de imágenes falsas de personas reales puede dar lugar a situaciones problemáticas si no se utilizan con responsabilidad.

Asimismo, conviene enseñar al alumnado a respetar los derechos de autor y las condiciones de uso de las plataformas. Aunque una imagen haya sido generada por IA, su utilización puede estar sujeta a determinadas licencias o normas de uso.

Trabajar estas cuestiones en el aula permite fomentar una alfabetización digital crítica, ayudando al alumnado a comprender tanto las posibilidades como las responsabilidades asociadas al uso de estas tecnologías.