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Enseñanza de Educación Física · Decisiones y aprendizaje

Tecnología e inteligencia artificial en la enseñanza de Educación Física

EDUFISICA · 9 min de lectura · Actualizado el 9 de octubre de 2026

Ver un movimiento en cámara lenta permite mirar un detalle que durante la acción pasó inadvertido. Sin embargo, aprender a partir de esa imagen exige algo más: saber qué observar, comprender su relación con la tarea y disponer de otra oportunidad para actuar. La pregunta pedagógica empieza ahí, antes de elegir una aplicación o un sistema de inteligencia artificial.

La tecnología puede apoyar la observación, la comunicación y la preparación de tareas. Eso no convierte cada herramienta en un estilo de enseñanza nuevo. Esta guía distingue recursos digitales, análisis automatizado e inteligencia artificial generativa, y explica cómo valorar sus usos con una mirada docente. También separa posibilidades de aplicación y resultados que todavía requieren investigación.

Una herramienta necesita una función. Propósito: Identificar el aprendizaje que se apoya. Información: Comprobar qué registra y qué interpreta. Participación: Revisar acceso, tiempo y privacidad. Decisión docente: Contrastar resultados antes de actuar
Esquema didáctico de EDUFISICA: Una herramienta necesita una función. En el celular puedes deslizar el esquema para leerlo completo.

Una herramienta cambia el soporte; el estilo depende de las decisiones

Una hoja impresa y una guía en una pantalla pueden cumplir una función parecida si ofrecen los mismos criterios de observación. Una grabación también puede usarse en una clase muy dirigida o en un episodio de autoevaluación. Para identificar el estilo conviene mirar quién selecciona el criterio, interpreta la evidencia y decide el ajuste, no la presencia de un dispositivo.

La perspectiva de casos pedagógicos de Casey, Goodyear y Armour sitúa el uso tecnológico dentro de experiencias de enseñanza y aprendizaje que requieren interpretación. Esta lectura permite examinar qué problema se intenta abordar, qué ocurre al utilizar la herramienta y qué condiciones influyen en la experiencia. No reduce la innovación a disponer de aparatos más recientes.[1]

Por la misma razón, un recurso digital no reemplaza el diseño de una unidad. Puede formar parte de un modelo pedagógico, apoyar una decisión de enseñanza o facilitar una evaluación. Conviene describir su función de manera concreta: mostrar una referencia, recuperar una actuación o ayudar a comparar alternativas.

Video, análisis automatizado e IA generativa no hacen lo mismo

Una reproducción de video permite revisar una imagen. Un sistema de análisis puede estimar posiciones corporales o calcular medidas a partir de ella. Entre las aplicaciones examinadas por Wang y Wang aparecen sistemas de análisis corporal y asistentes como ChatGPT. Mezclar esas funciones dificulta juzgar sus resultados: que un video sea útil para observar no demuestra que una recomendación automática sea adecuada.[3]

Tampoco toda automatización requiere inteligencia artificial. Un temporizador, una tabla que calcula un promedio o un cuestionario con respuestas predefinidas pueden organizar información sin interpretar un movimiento. Identificar qué hace realmente el recurso ayuda a explicar sus límites al alumnado y a decidir qué debe comprobar el docente.

En el análisis corporal, una medida visible depende de las condiciones de registro y de las reglas del sistema. Antes de interpretarla, hace falta revisar qué variable representa y para qué población o tarea se ha validado. Si esa información no está disponible, el dato no debería tratarse como una valoración completa del estudiante.

RecursoUso propuestoQué requiere revisión docente
Video y cámara lentaComparar una acción con un criterio visible.Ángulo, momento registrado y comprensión del criterio.
Guía digital de observaciónOrganizar criterios y devoluciones.Pertinencia, accesibilidad y oportunidad de utilizar la información.
Análisis automatizadoEstimar datos sobre un movimiento.Validez, errores y significado para la tarea.
IA generativaPreparar un borrador de consigna o guía.Exactitud, adecuación, fuentes y decisiones de seguridad.
Sensor o registro de actividadMostrar una variable previamente definida.Calidad del dato y relación con el aprendizaje buscado.

Qué sabemos y qué permanece abierto

La revisión de Müller y Wagner sobre evaluación motriz con herramientas digitales reúne 15 estudios y describe usos de video y formación docente para observar y retroalimentar. Es una base pertinente para examinar estas aplicaciones, pero los diseños son diversos y solo cinco estudios incorporan pruebas de retención. No permite asumir mejoras duraderas con cualquier recurso.[2]

Wang y Wang revisan aplicaciones de inteligencia artificial en Educación Física y plantean áreas como análisis del movimiento y apoyo a la enseñanza. Los propios autores sitúan este campo en una etapa temprana, con necesidades de mayor profundidad y extensión investigativa. Su revisión no equivale a una demostración de eficacia de la IA generativa en todas las escuelas.[3]

Esta distinción evita trasladar resultados entre tecnologías que no son equivalentes. La evidencia sobre observar un video no valida por sí misma un asistente que redacta ejercicios. Una demostración técnica de detección corporal tampoco responde automáticamente a preguntas de aprendizaje, inclusión o participación.

Para interpretar un estudio, conviene comprobar quién participó, qué herramienta se utilizó, qué hizo el profesor y cómo se valoró el resultado. También importa si se observó una mejora momentánea, una experiencia percibida o un aprendizaje que se conservó. Cada respuesta tiene un alcance distinto.

Elegir el recurso por el problema que ayuda a comprender

Antes de incorporar una pantalla, formule qué información falta. Si el estudiante no reconoce la posición del receptor al lanzar, quizá basta una demostración y una observación entre compañeros. Si necesita revisar una decisión difícil de recordar, una grabación breve puede aportar una evidencia adicional. La elección se justifica por esa necesidad específica.

Conviene valorar el tiempo total de uso: preparar el equipo, explicar su función, registrar, observar y volver a actuar. Una herramienta que añade largas esperas puede ocupar el espacio de práctica que debía apoyar. Se propone organizar episodios breves y verificar si el grupo regresa al movimiento con una decisión más comprensible.

También debe existir una alternativa cuando el acceso al recurso no sea viable. Una guía impresa, una explicación verbal o una demostración pueden conservar el criterio de aprendizaje. Exigir un teléfono personal o una conexión doméstica para participar puede introducir una diferencia que no corresponde al contenido de la clase.

El costo no es únicamente económico. Incluye mantenimiento, formación, accesibilidad y gestión de datos. Una herramienta sencilla puede responder mejor a un propósito que otra con muchas funciones difíciles de interpretar. Revisar estas condiciones ayuda a escoger un uso sostenible para el contexto del centro.

Diseñar una observación con video que vuelva a la práctica

Una propuesta manejable empieza con un criterio visible y una grabación corta. El docente explica para qué se observa y acuerda el momento de revisión. Después el estudiante identifica un hecho, lo compara con la referencia y elige un ajuste. La siguiente actuación permite comprobar qué efecto tuvo esa decisión, sin atribuir cada cambio a la tecnología.

En la enseñanza recíproca, el compañero puede consultar la imagen junto con la hoja de criterios. Su tarea sigue siendo observar y comunicar de acuerdo con la referencia, no comentar libremente el aspecto físico de quien aparece. El profesor revisa la calidad de la información que circula.

En la autoevaluación, una pausa breve puede ayudar a distinguir impresión y evidencia. «Sentí que miré» y «en la imagen se ve que giré después de enviar» describen aspectos diferentes. El docente puede usar esa diferencia para orientar la observación, siempre que el registro tenga un ángulo suficiente para mostrar el hecho que se interpreta.

Una imagen parcial también puede inducir conclusiones equivocadas. Si el receptor no aparece o un participante tapa la acción, conviene reconocer que esa grabación no responde a la pregunta. La posibilidad de repetir o descartar un registro es preferible a forzar una interpretación porque se ha utilizado un dispositivo.

IA generativa como apoyo de preparación, con revisión humana

Como propuesta de trabajo, una herramienta generativa puede ayudar a producir un primer borrador de una consigna, una tabla de observación o varias formulaciones de un criterio. El profesor debe revisar cada resultado antes de utilizarlo. La tarea pedagógica incluye seleccionar, corregir y comprobar; no termina cuando se recibe un texto fluido.

Una instrucción útil describe el propósito, los recursos disponibles, las condiciones de participación y el formato que se necesita. Después se comprueba si las actividades responden realmente a esa intención. Un borrador puede parecer variado y repetir la misma estructura de decisión; también puede introducir recursos que el centro no tiene.

Si se pide bibliografía, cada referencia debe localizarse y leerse en su fuente original antes de presentarla como apoyo académico. La existencia de un autor o una revista no valida una cita completa. Tampoco debe encargarse a una respuesta automática la valoración de necesidades individuales, una indicación clínica o una calificación sin criterios y revisión docente.

Estas propuestas describen formas de organizar una revisión, no efectos educativos comprobados de un asistente específico. Cuando una herramienta no permite conocer cómo obtiene una recomendación, el profesor necesita conservar una interpretación independiente y decidir si ese resultado puede utilizarse. La apariencia de precisión no sustituye la comprobación.

Datos, imagen corporal y participación

Grabar a estudiantes exige revisar las autorizaciones y normas aplicables del centro, explicar la finalidad y definir quién accede al registro y cuándo se elimina. Un permiso para observar una tarea no debe confundirse con una autorización para publicarla. La organización puede priorizar almacenamiento local cuando sea pertinente y evitar datos identificables que no hacen falta.

En una propuesta de uso educativo, es preferible registrar lo necesario para el criterio y reducir la exposición de otras personas. Si el alumnado expresa incomodidad, el profesor debe examinar otra forma de producir la evidencia. La participación en la tarea no debería depender de una exposición pública del cuerpo.

La lectura de datos también necesita contexto. Una cifra no explica por sí sola una dificultad, una intención o la calidad de la convivencia. Presentar rankings públicos puede desplazar el propósito hacia comparaciones ajenas al aprendizaje previsto. Antes de compartir un dato, conviene preguntar qué información ofrece y a quién beneficia su exposición.

Los riesgos de privacidad, equidad y preparación docente forman parte de las cuestiones señaladas por la revisión de Wang y Wang. Se propone tratarlos como decisiones presentes en el diseño del uso, en lugar de abordarlos cuando ya se ha almacenado o divulgado la información.[3]

Ejemplo hipotético: revisar una decisión en un juego de pases

En un grupo con experiencia en juegos reducidos, el docente quiere que los estudiantes reconozcan cómo ofrecer una línea de pase. Prepara una guía con dos criterios: situarse en un espacio visible para quien tiene la pelota y ajustar la posición cuando ese espacio se cierra. La sesión no persigue producir videos atractivos, sino comprender una decisión.

Se registra una secuencia breve con autorización y sin publicarla. Una pareja revisa una acción y describe dónde estaba el receptor y qué podía ver el pasador. Si la imagen no muestra ambos papeles, se descarta. Después acuerdan un ajuste y vuelven al juego. La conversación se vincula con la situación, sin etiquetar a nadie como buen o mal deportista.

El profesor puede preparar previamente una versión más clara de la guía con apoyo de un borrador digital, pero revisa que sus criterios correspondan a lo enseñado. Esa ayuda de preparación no transforma el episodio en un estilo de IA. La distribución de observación, devolución y decisiones sigue siendo la que organizó para el aprendizaje.

En otra clase observa una tarea semejante sin video. Si los estudiantes reconocen la posibilidad de ofrecer apoyo y pueden explicarla, obtiene una evidencia distinta de la mejora inmediatamente posterior a la grabación. El ejemplo ilustra un diseño posible; no informa de un experimento ni permite estimar un efecto del recurso.

Cómo decidir si conviene mantener la herramienta

La revisión del uso puede concentrarse en tres preguntas: qué evidencia permitió obtener, qué decisión cambió y qué condiciones dificultaron la participación. Si el recurso apenas añadió un registro que nadie utilizó, hace falta revisar su función. Si ayudó a reconocer un detalle y regresar a la tarea, conviene examinar qué parte del diseño lo hizo posible.

También importa escuchar al alumnado. Una herramienta puede facilitar la observación a algunas personas y resultar confusa o incómoda para otras. Las respuestas ayudan a ajustar el formato; no sustituyen la comprobación del aprendizaje. Satisfacción, tiempo de práctica y comprensión son informaciones relacionadas, pero diferentes.

La evaluación formativa ofrece una ruta para relacionar estos datos con la enseñanza. El criterio de continuidad es pedagógico: mantener un apoyo cuando permite comprender y actuar de forma pertinente; modificarlo cuando introduce barreras; prescindir de él si no responde al propósito. Ninguna herramienta necesita ocupar todas las clases para tener un uso razonado.

Bibliografía

  1. Casey, A., Goodyear, V. A., & Armour, K. M. (Eds.). (2017). Digital technologies and learning in physical education: Pedagogical cases. Routledge. Consultar fuente
  2. Müller, J., & Wagner, I. (2026). Formative assessment of motor learning through digital tools in physical education: A systematic literature review. European Physical Education Review, 32(2). Publicación anticipada en línea: 17 de julio de 2025. https://doi.org/10.1177/1356336X251357207 Consultar fuente
  3. Wang, Y., & Wang, X. (2024). Artificial intelligence in physical education: comprehensive review and future teacher training strategies. Frontiers in Public Health, 12, 1484848. https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1484848 Consultar fuente