A Future Research Agenda for Human Readiness in AI Education

Este artículo de investigación presenta una agenda de investigación para consolidar Preparación Humana para la Inteligencia Artificial en Educación como un campo de estudio establecido. A partir de construcciones teóricas previas, el artículo especifica seis líneas de trabajo secuenciadas: desarrollo instrumental y validación psicométrica, validación discriminante y predictiva, investigación longitudinal, estudios comparativos e internacionales, investigación de implementación mediante asociaciones investigación-práctica, e investigación de políticas. Para cada línea detalla estudios prioritarios, proposiciones teóricas que aborda, diseños metodológicos apropiados y horizontes temporales indicativos. El autor argumenta que el orden es crítico: la validación instrumental debe preceder a estudios longitudinales, comparativos y de política, ya que cada etapa posterior depende de una medida de Preparación Humana con propiedades ya establecidas, no asumidas.

Puntos clave

• Una agenda de investigación formalizada requiere seis líneas de trabajo secuenciadas para transformar proposiciones teóricas en un campo de estudio funcional con comunidad investigadora compartida.
• La validación psicométrica e instrumental debe completarse antes de investigación longitudinal, comparativa y de política, porque estas dependen de medidas cuyas propiedades estén ya empíricamente confirmadas.
• El programa empírico especifica para cada línea de trabajo los estudios prioritarios, las proposiciones teóricas que abordan, los diseños metodológicos apropiados y los horizontes temporales indicativos necesarios.
• Las asociaciones investigación-práctica e implementación se posicionan como estrategias centrales para validar la relevancia y viabilidad de la Preparación Humana en contextos educativos reales.
• La agenda diferencia entre establecer constructos y proposiciones teóricas previas, y desarrollar el programa empírico que permite confirmar o refutar esas afirmaciones iniciales.

Para quién: Investigadores, docentes y diseñadores de política educativa interesados en medir y comprender la preparación humana para la integración de inteligencia artificial en contextos educativos latinoamericanos y globales.