¿Necesita el profesor otro asistente? La IA especializada en educación "Sanna" comienza a operar en Europa

¿Necesita el profesor otro asistente? La IA especializada en educación "Sanna" comienza a operar en Europa

La IA puede aumentar el material didáctico. Pero, ¿puede aumentar el tiempo de los profesores? "Sanna" cuestiona el futuro de las escuelas

Después de que termina la clase, comienza la preparación para la del día siguiente. Se reorganizan las explicaciones para los niños que necesitan más tiempo para entender y se preparan tareas adicionales para aquellos que pueden avanzar más rápido. Cuanto más se intenta adaptar a los niños, más insuficiente resulta un solo tipo de material didáctico.

Como herramienta para apoyar este trabajo, ha surgido una nueva IA para profesores desde Europa. Lo que merece atención es no solo "qué se puede crear", sino también cómo esta herramienta cambiará el día a día de los profesores.


¿Qué es "Sanna", el apoyo al trabajo de los profesores?

El 1 de octubre de 2026, Sanoma Learning anunció el asistente de IA "Sanna". Apoya la planificación de clases, la creación de material adicional, la adaptación del material según la etapa de aprendizaje y la retroalimentación.

Según la empresa, fue desarrollado sobre la base de los currículos de varios países y el contenido educativo de la propia empresa, a través de pruebas en las que participaron más de 1,500 profesores europeos. Se ofrece una prueba de 30 días en los Países Bajos, España, Italia, Polonia, Bélgica, Finlandia y Suecia. Japón no está incluido en los países objetivo del anuncio actual.

Los profesores revisan y editan las salidas antes de usarlas. Estas funciones y condiciones de oferta se basan en el anuncio de la empresa y deben leerse separadamente de los resultados de investigaciones que verifican independientemente la efectividad educativa.


Entre "crear material didáctico" y "usarlo en clase"

Aunque la IA puede crear problemas en poco tiempo, no siempre son adecuados para los niños frente a ella.

Por ejemplo, ¿qué pasaría si en una clase de matemáticas de primaria en Japón apareciera un problema basado en un concepto que aún no se ha enseñado? Aunque la respuesta sea correcta, podría ser difícil de usar en la clase de ese día. Si el lenguaje del problema es demasiado complicado, podría medir la diferencia en la capacidad de comprensión en lugar de la habilidad de cálculo.

Lo que los profesores necesitan es material que no solo sea preciso en contenido, sino que también incluya el orden de enseñanza, el nivel de detalle de las explicaciones y consideraciones para las áreas donde los estudiantes pueden tener dificultades.

Desde esta perspectiva, el valor de la IA educativa no se determina solo por su capacidad para generar grandes cantidades de texto. La practicidad depende de cuán bien pueda adaptarse a las condiciones de "usar esta explicación en este grado y en este tema" con el menor número de correcciones.

Sin embargo, no se puede estar tranquilo solo con la explicación de que se adapta al currículo. Es esencial que los profesores verifiquen las salidas reales y revisen los resultados de su uso en clase.


La alta valoración de los usuarios de prueba no es prueba de mejora en el aprendizaje

El sitio oficial de Sanna menciona que, en una encuesta sobre la prueba, el 89% de los usuarios evaluaron la calidad de las salidas como igual o superior al material didáctico creado por ellos mismos. Además, el 81% de los profesores que participaron en la prueba utilizaron el material creado en sus clases.

Estas cifras indican la posibilidad de aceptación como herramienta de creación de material didáctico. Sin embargo, son evaluaciones de los usuarios de prueba publicadas por la empresa proveedora y no cifras que demuestren una mejora en el aprendizaje de los estudiantes.

El hecho de que los profesores sientan que es "útil", que el material se use en clase y que los niños comprendan mejor están relacionados, pero no son lo mismo. Al considerar el efecto de la implementación, es necesario medir cada uno por separado.

Por ejemplo, aunque el tiempo de creación se reduzca, si se dedica el mismo tiempo a corregir el contenido, la reducción de la carga es pequeña. Por otro lado, incluso si el tiempo requerido no cambia, si se pueden crear materiales de apoyo que antes no se podían preparar, puede surgir un valor educativo.

Es importante considerar tanto "cuántos minutos se han reducido" como "qué tipo de apoyo se ha podido proporcionar".


Voces de expectativa en las redes sociales. Sin embargo, no son reseñas posteriores al lanzamiento

En las reacciones confirmadas en redes sociales públicas, el anuncio previo al lanzamiento del asistente de IA para profesores en LinkedIn por Sanoma Learning recibió expectativas por una IA centrada en la educación y en los profesores.

Por ejemplo, Jorge Aguirre Cabrera dio la bienvenida a la postura de avanzar hacia una IA educativa y responsable centrada en los profesores. Marco Residori celebró el lanzamiento y expresó su expectativa por probarlo. Ambos son resúmenes del contenido de las publicaciones.

Sin embargo, estos son comentarios sobre el anuncio previo al lanzamiento. No son evaluaciones posteriores al lanzamiento que reporten "se redujo el tiempo extra" o "mejoraron las clases" con el uso continuo de Sanna. Además, no se puede tratar las pocas reacciones en las publicaciones oficiales de la empresa como la opinión de todos los profesores.

Lo que se puede leer en esta etapa es la expectativa hacia un asistente diseñado para la educación, no una evaluación final de los resultados. En el futuro, serán importantes los informes concretos de los profesores que continúen usándolo sobre en qué tareas les ayudó y qué correcciones fueron necesarias.


Los profesores europeos también distinguen entre la conveniencia de la IA y su efectividad educativa

En una encuesta publicada por Sanoma Learning en septiembre de 2026, dirigida a más de 20,000 profesores de 14 países europeos, el 16% consideró que la IA genérica mejora los resultados de aprendizaje. Por otro lado, el porcentaje que respondió que la IA utilizada en educación debe estar diseñada para fines educativos alcanzó entre el 75% y el 93% según el país.

Esta encuesta también fue realizada por la empresa, y la recopilación de datos estuvo a cargo de GfK. Aunque se debe evitar aplicar estas cifras directamente a todos los profesores europeos, se puede observar una distancia entre la expectativa hacia la herramienta y la certeza sobre su efectividad educativa.

En Japón, también es un punto de partida para evitar expectativas excesivas separar la evaluación como herramienta conveniente para la creación de material didáctico de la evaluación como medio para mejorar el aprendizaje de los niños.


En Japón, la pregunta es "¿se reducirá el trabajo después de la implementación?"

Para las escuelas en Japón, el tiempo de los profesores es un problema urgente.

Según los resultados de TALIS 2024 presentados por el Ministerio de Educación, Cultura, Deportes, Ciencia y Tecnología, el tiempo de trabajo semanal de los profesores en Japón es de 52.1 horas en primaria y 55.1 horas en secundaria. Aunque ha disminuido desde la encuesta anterior, sigue siendo el más largo entre los países participantes. Es una encuesta de preguntas, y también se debe tener en cuenta las diferencias de sistema y cultura, pero sirve como material para considerar la carga de trabajo.

Si se va a introducir IA en este entorno, es necesario mirar no solo la función de generación, sino el trabajo en su totalidad después de la implementación.

Aumentan los pasos para iniciar sesión. Se transfieren materiales a otro sistema. Se recibe capacitación sobre cómo usarlo. Se verifican las salidas. Se informa sobre el uso. Aunque cada tarea es pequeña, acumuladas pueden convertirse en una nueva carga.

En la prueba, no es suficiente medir solo el tiempo de creación de materiales. Se debe comparar el tiempo total, incluyendo la verificación, corrección, impresión y compartición, y también investigar las diferencias según la materia y el grado. Escuchar a los profesores que lo encuentran útil, así como a aquellos que dejaron de usarlo, puede contribuir a la mejora.


Tres condiciones a considerar para la aplicación en Japón

Primero, que se adapte al contenido educativo de Japón.

Aunque el servicio para Europa esté adaptado a los currículos de cada país, eso no significa que se ajuste automáticamente a las guías de enseñanza o a los libros de texto adoptados en Japón. Poder responder en japonés y ser utilizable en las clases japonesas son cosas diferentes. Si se considera un sistema similar en el país, es necesario un diseño que incluya las condiciones de uso del material didáctico.

Segundo, clarificar la información que se ingresa y la responsabilidad de la verificación.

La Guía de Uso de IA Generativa Ver.2.0 del Ministerio de Educación, Cultura, Deportes, Ciencia y Tecnología enfatiza un uso centrado en el ser humano, donde al final es el ser humano quien juzga y asume la responsabilidad. También muestra consideraciones sobre la información personal, la privacidad y los derechos de autor.

En una situación donde los profesores en cada escuela tienen que juzgar por su cuenta, es difícil usarlo con confianza. Es necesario que la parte que lo implementa concrete hasta qué punto se puede ingresar información de los estudiantes, quién verifica los resultados generados y a quién consultar en caso de problemas.

Tercero, el uso del tiempo liberado.

Si como resultado de poder crear material más rápido se decide "entonces hagamos más distribuciones", los profesores no se aliviarán. Es necesario revisar las tareas escolares para que el tiempo libre generado por la IA se destine al descanso o al diálogo con los niños.


¿Se puede aumentar el tiempo libre de los profesores?

La aparición de Sanna es una oportunidad para considerar dónde debería estar la IA en el trabajo de los profesores.

Por ejemplo, aunque puede apoyar el trabajo de crear varias alternativas de explicación, la decisión de qué palabras decirle a un niño hoy involucra la relación y observación diaria. La habilidad para preparar material didáctico y la habilidad para notar cambios en los niños son necesarias por separado.

Al evaluar la IA para profesores en Japón, también es importante no considerar solo el número de hojas generadas como un éxito. ¿Se ha reducido el tiempo de regreso a casa? ¿Hay más tiempo para reflexionar sobre las clases? ¿Se ha podido hablar con los niños que dudaban en hacer preguntas?

El valor de la implementación debe verificarse no solo con la salida en la pantalla, sino también con el tiempo generado en el aula.


Fuente URL

Artículos relacionados