Avances en Supervisión Educativa (E-Journal)
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Analysis of Training in Educational Inspection in the Master’s Degree in Teaching
Full text linkEn este artículo se examina la presencia y el tratamiento de la Inspección Educativa en los planes de estudio del Máster Universitario en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanzas de Idiomas en universidades públicas españolas, a partir del análisis de sus guías docentes. El objetivo es determinar en qué medida estas titulaciones incorporan formación específica vinculada a las funciones, competencias y ámbitos de actuación de la Inspección Educativa. La investigación se centra en un análisis de los contenidos de las asignaturas y módulo genérico del Máster, lo que permite identificar la presencia y el tratamiento otorgado a dichos contenidos. Los resultados ofrecen una visión general sobre su grado de integración en la formación inicial del profesorado y señalan la conveniencia de reforzar la inclusión de aspectos que favorezcan una comprensión más completa del papel de la Inspección Educativa, tanto en su contribución a la calidad del sistema educativo como en el impulso del desarrollo profesional docente.This article examines the presence and treatment of Educational Inspection in the curricula of the Master’s Degree in Secondary Education and Vocational Training Teaching offered by Spanish public universities, based on the analysis of their course guides. The aim is to determine the extent to which these programs incorporate specific training related to the functions, competences, and areas of action of inspection. The study focuses on a content analysis of the subjects and modules within the generic part of the master’s program, allowing the identification of both the presence and the treatment of these contents. The findings provide an overview of their degree of integration into initial teacher training and highlight the need to strengthen the inclusion of aspects that promote a more comprehensive understanding of the role of Educational Inspection, both in its contribution to the quality of the education system and in supporting teachers’ professional development
Governance and quality in the Finnish education system: from inspection to assessment for improvement
Full text linkThis article analyzes Finland’s educational quality assurance model, a distinctive European case in which traditional school inspection has been replaced by mandatory self-evaluation of schools and providers together with independent external evaluation carried out by FINEEC. It describes the legal and organizational framework, FINEEC’s mission and methodologies and the National Evaluation Plan 2024–2027, and discusses current challenges in light of the sustained decline observed in PISA 2022 and recent OECD recommendations. It then provides a Spain–Finland comparison with a focus on Adult Education (governance, provision, recognition of learning, quality assurance and access). The analysis is broadened through the inclusion of France, drawing on a previously published article (cited in this manuscript) and on an Erasmus+ mobility period in the Académie de Versailles, in order to contrast three European models of public quality assurance and their effects on professional culture, trust and evidence use. Finally, the paper discusses implications for inspection in Spain, advocating stronger self-evaluation, formative use of data and coordination for improvement.Este artículo analiza el modelo de aseguramiento de la calidad educativa en Finlandia, un caso singular en Europa por la sustitución de la inspección escolar tradicional por un sistema basado en la autoevaluación obligatoria de centros y proveedores y en la evaluación externa independiente realizada por FINEEC. Se describen el marco legal y organizativo, la misión y metodologías de FINEEC y el Plan Nacional de Evaluaciones 2024–2027, así como los retos actuales a la luz del descenso sostenido observado en PISA 2022 y de las recomendaciones recientes de la OCDE. A continuación, se desarrolla una comparativa entre España y Finlandia con foco en la Formación de Personas Adultas (gobernanza, oferta, reconocimiento de aprendizajes, aseguramiento de la calidad y acceso). El análisis se amplía con Francia, apoyándose en el artículo previo ya publicado y citado en este manuscrito y en la movilidad Erasmus+ realizada en la Académie de Versailles, para contrastar tres modelos europeos de garantía pública y sus efectos en cultura profesional, confianza y uso de evidencia. Finalmente, se discuten implicaciones para la inspección en España, proponiendo reforzar la autoevaluación, el uso formativo de datos y la coordinación para la mejora
Equidad, igualdad e inspección de educación. De los datos a la equidad y la igualdad
Full text linkThis article is based on a paper presented at the XVII State Congress of ADIDE Federation held in Cordoba in November 2024, under the title: ‘Equity, Equality and Educational Inspection’. The paper was entitled: ‘From data to equity and equality’. The contents were focused on data from external evaluations (Diagnostic Evaluation and International Evaluations), as well as research data: what educational and organisational practices are considered effective.
It is important to note that each of the above points in turn developed along two axes. The first axis, the reading of data: What kind of data does a school and its inspector know, and does it really reflect what is happening in the classroom, is it reliable, and what is the origin and purpose of the data collector? The second axis, actions: What can be done with these data? How can they be interpreted? How useful are they for teaching, organisational, and inspection work? How can they be managed to improve teaching and learning processes, so that students can better develop their competences, their citizenship, and their fulfilment?El presente artículo está basado en una comunicación presentada en el XVII Congreso Estatal de ADIDE Federación celebrado en Córdoba en noviembre de 2024, bajo el título: “Equidad, Igualdad e Inspección Educativa”. La comunicación llevaba por título: “De los datos a la equidad y la igualdad”. Los contenidos giraron en torno a los datos de las evaluaciones externas (de la Evaluación Diagnóstico y de las Evaluaciones Internacionales), así como datos de la investigación: qué prácticas educativas y organizativas se consideran eficaces.
Es importante reseñar que, a su vez, cada uno de los puntos anteriores se desarrolló en torno a dos ejes. El primer eje, la lectura de datos: ¿Qué tipo de datos conoce un centro escolar, y su inspector o inspectora de referencia? ¿Retratan de verdad lo que sucede en las aulas? ¿Son datos fiables? ¿Cuál es el origen y el objetivo de quien ha recogido estos datos? El segundo eje, las actuaciones: ¿Qué se puede hacer con esos datos? ¿Cómo se pueden interpretar? ¿Qué utilidad tienen para la labor docente, organizativa e inspectora? ¿Cómo se pueden manejar para que reviertan en una mejora de los procesos de enseñanza y aprendizaje, para que el alumnado desarrolle mejor sus competencias, su ciudadanía y su realización personal
Challenges of generative AI: training and transforming educational inspection with language models (AI)
Full text linkEste artículo aborda la urgente necesidad de integrar la inteligencia artificial (IA), y en especial los modelos de IA generativa o conversacional, en la inspección de educación española. A partir de ejemplos prácticos de aplicación de IA en la función inspectora, se analizan los peligros clasificados de alto riesgo educativo en el Reglamento legislativo de la EU AI-Act. Al analizar las necesidades emergentes de formación para el uso responsable de la IA, la autora defiende que la inspección educativa debe desarrollar competencias digitales de IA para garantizar la supervisión, evaluación y asesoramiento efectivos en contextos de creciente digitalización educativa de IA. El modelo de capacitación que se propone para la protección de derechos fundamentales del alumnado y profesorado está basado en los niveles progresivos de la UNESCO (Adquirir, Profundizar, Crear), los cursos modulares APLICA-Soluciones de la Sociedad Catalana de Pedagogia (SCP), y los siete principios éticos sistematizados por el Observatorio de Ética en Inteligencia Artificial de Catalunya (OEIAC)This article addresses the urgent need to integrate artificial intelligence (AI)—and especially generative or conversational AI models—into the Spanish educational inspectorate. Using practical examples of AI applied to the inspection function, it analyzes the high-risk categories for education defined in the EU AI Act. In examining the emerging training needs for the responsible use of AI, the author argues that the educational inspectorate must develop digital competencies in AI to ensure effective oversight, evaluation, and guidance in contexts of increasing AI-driven educational digitalization. The proposed training model to safeguard the fundamental rights of students and teachers is based on UNESCO’s progressive levels (Acquire, Deepen, Create), the modular APLICA-Solutions courses of the Catalan Society of Pedagogy (SCP), and the seven ethical principles systematized by Catalonia’s Observatory of Ethics in Artificial Intelligence (OEIAC)
EDUTEAMS: An Artificial Intelligence tool for forming diverse, complementary, and equitable teams in collaborative learning
Full text linkEl trabajo en equipo es una competencia clave en la educación del siglo XXI, pero su desarrollo en los centros educativos enfrenta retos persistentes: la colaboración no surge de manera automática y la formación de equipos basada en criterios aleatorios o intuitivos suele generar desigualdades y baja cohesión. Este artículo presenta una experiencia educativa y tecnológica centrada en EDUTEAMS, una plataforma gratuita desarrollada por el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC) que utiliza algoritmos de inteligencia artificial para formar equipos diversos, complementarios y equitativos en contextos educativos. Se describe su diseño, funcionamiento y validación inicial en un estudio descriptivo de innovación, basado en su aplicación en Formación Profesional (FP) y educación superior. Los resultados evidencian mejoras en cohesión, participación y rendimiento, además de reducir la carga organizativa del profesorado. En conjunto, EDUTEAMS representa una innovación pedagógica y tecnológica que promueve la equidad y la eficacia en el aprendizaje colaborativo.Teamwork is a key competence in 21st-century education, yet its development in schools faces persistent challenges: collaboration does not emerge automatically, and team formation based on random or intuitive criteria often results in inequalities and weak cohesion. This article presents an educational and technological experience centred on EDUTEAMS, a free platform developed by the Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC) that applies artificial intelligence algorithms to form diverse, complementary, and equitable teams in educational contexts. It describes the design, operation, and initial validation of the tool through a descriptive innovation study conducted in Vocational Education and Training (VET) and higher education settings. The results show improvements in team cohesion, participation, and performance, as well as a reduction in teachers’ organisational workload. Overall, EDUTEAMS represents a pedagogical and technological innovation that promotes equity and effectiveness in collaborative learning
Artificial Intelligence and Data Protection in Education in Spain
Full text linkObjetivos: verificar el grado de cumplimiento de la normativa de protección de datos por parte de los sistemas de IA utilizados en el ámbito educativo. Metodología: la propia de las ciencias sociales y jurídicas, que parte del estudio de la situación actual y del marco normativo aplicable, para valorar la efectividad de su aplicación y proponer medidas de garantía de los derechos. Resultados: se observan dificultades en la protección de datos personales, derivadas de un avance tecnológico mucho más apresurado que el normativo de garantía de los derechos protegidos. Conclusiones: Los sistemas de IA utilizados en el ámbito educativo deben cumplir las estrictas normas vigentes en el ámbito europeo en materia de protección de datos personales, pero se detectan serias dificultades prácticas para garantizar de manera efectiva dicho cumplimiento.Objectives: to verify the degree of compliance with data protection regulations by Artificial Intelligence systems used in education. Methodology: that of the social and legal sciences, based on a study of the current situation and the applicable regulatory framework in order to assess the effectiveness of its application and propose measures to guarantee rights. Outcomes: there are difficulties in the protection of personal data, due to a technological advance much faster than the normative granting of protected rights. Conclusions: AI systems used in education must comply with the strict European rules on personal data protection, but there are serious practical difficulties to ensure effective compliance
Reseña: TALIS 2024. Estudio internacional de la enseñanza y del aprendizaje. Informe español
Full text linkReseña: TALIS 2024. Estudio internacional de la enseñanza y del aprendizaje. Informe español. Editado por la Secretaría General Técnica del MEFPD y el Instituto Nacional de Evaluación Educativa
Observaciones a la aplicación de la evaluación de la LOMLOE en Bachillerato tras el fin de su implantación
Full text linkThe evaluation system, as introduced by Organic Law 3/2020, of 29 December, which amends Organic Law 2/2006, of 3 May, on Education, is based on a challenging curricular architecture aimed at providing evaluation with a competency-based nature. For this approach to be successful, we need to change both the methodology and the evaluation procedures themselves, so that all of them reflect the aforementioned competency-based nature. Once completed the implementation of the curriculum of the so-called LOMLOE, it is appropriate to point out some technical incidents which we have detected while applying the evaluation system of this law (specifically, we refer to the grading procedures of the competences developed by Castile and León) and which can endanger not only the competency-based system itself, but also the decisions that, in the case of High School Level, a teaching team must make based on the result of the evaluation of the competences themselves.El sistema de evaluación que ha introducido la Ley Orgánica 3/2020, de 29 de diciembre, por la que se modifica la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación, se basa en una compleja arquitectura curricular cuyo objetivo es que la evaluación tenga carácter competencial. Para que este planteamiento tenga éxito, se debe pasar por un cambio en la metodología y en los propios mecanismos de evaluación, de tal manera que todo ello adquiera el citado carácter competencial. Completada la implantación del currículo LOMLOE, conviene señalar algunas incidencias de carácter técnico que hemos detectado en la aplicación del sistema de evaluación de esta ley (en concreto, nos referimos al mecanismo de calificación de las competencias desarrollado por Castilla y León) y que pueden comprometer no sólo el sistema competencial mismo, sino las decisiones que, en el caso de Bachillerato, un equipo docente debe tomar basándose en el resultado de la evaluación de las propias competencias
A escola rural espanhola nos relatórios de 2023 e 2024 do Conselho Escolar do Estado
No full textThe objective of this article is to recognize the importance of the reports on the Spanish education system produced annually by the State School Council (CEE, hereafter) to better understand rural schools based on the 2023 Report on the State of the Education System for the 2021-2022 School Year and, based on data analysis, propose modifications to the report\u27s preparation. Since 1986, 37 reports have been published with references to education in rural areas, but using data isolated from a report can be misleading and minimize the importance of rural schools. The CEE uses data from other official sources, and if these do not consider rural areas, it is difficult to find references to them in the reports. The 2023 and 2024 Reports, which contain references to rural schools at the state level (legal framework, data, and proposals), have been analyzed, but an in-depth analysis and follow-up of the proposals are lacking. The 2023 Report has reduced its critical focus, especially by omitting the dissenting opinions and the need for a rural school plan requested in eight of the last eleven reports. In 2024, the dissenting opinions have been reinstated and the proposals on rural areas from the previous year are repeated, but the increase in the rural/urban educational gap and the lack of rural data (in external evaluations or on the promotion of rural education that current legislation claims to promote) are not addressed. Finally, proposals for improving the report are offered.El objetivo de este artículo es reconocer la importancia de los informes sobre el sistema educativo español que realiza anualmente el Consejo Escolar del Estado (CEE en adelante) para aproximarnos a la escuela rural en base al Informe 2023 sobre el estado del sistema educativo Curso 2021-2022 y, a partir del análisis de datos, proponer modificaciones en la elaboración del informe. Desde 1986 se han publicado 37 informes con referencias a educación en territorios rurales, pero usar datos aislados de un informe puede inducir a errores y minimizar el peso de la escuela rural. El CEE toma datos de otras fuentes oficiales y si estas no consideran lo rural es difícil encontrar referencias al respecto en los informes. Se han analizado los Informes 2023 y 2024 que contienen referencias sobre escuela rural a nivel estatal (marco legal, datos y propuestas), pero falta un análisis profundo y el seguimiento de las propuestas. El Informe 2023 ha reducido su sentido crítico, especialmente al omitir los votos particulares y la necesidad de un plan de escuela rural solicitado en ocho de los once últimos informes. En 2024 se han reincorporado los votos particulares y se repiten las propuestas sobre rural del año anterior, pero no se valora el aumento de la disparidad educativa rural/urbano ni la falta de datos rurales (en evaluaciones externas o sobre el fomento de la educación rural que dice promover la legislación vigente). Finalmente se ofrecen propuestas de mejora del informe
Impactos de la inteligencia artificial en la educación
Full text linkThe positive and negative aspects of the impact of artificial intelligence (hereinafter AI) on society are analysed in areas such as health, work, the economy and everyday life, as well as the social and ethical challenges posed by its incorporation into people\u27s lives. The text describes the regulatory frameworks and digital governance strategies at the international, European and Spanish levels. The European Union\u27s Artificial Intelligence Act is highlighted as the world\u27s first comprehensive law on AI. Regarding Spain, a draft bill for the ethical, inclusive, and beneficial use of AI is being discussed.
It examines the impacts and challenges of incorporating emerging technologies into education systems and reflects on the transformations brought about by the arrival of AI in teaching, learning and assessment. It describes different points of view, deliberations and proposals that are emerging in this field of study. It also details the role of teachers about AI, how their role is changing, and how they can become facilitators and guides of personalised learning thanks to AI. It presents the challenges that may hinder its effective implementation and some of the main challenges ahead.
It concludes with some final considerations on digital equity, ethics, data privacy, and inclusion in access to AI.Se analizan los aspectos positivos y negativos que tiene el impacto de la inteligencia artificial (en adelante IA) en la sociedad, en áreas como la salud, el trabajo, la economía y la vida cotidiana; y los desafíos sociales y éticos que supone su incorporación en la vida de las personas. El texto describe los marcos regulatorios y las estrategias de gobernanza digital en el ámbito internacional, europeo y español. Se destaca la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea por ser la primera ley integral sobre IA del mundo. Sobre España, se comenta el anteproyecto de ley para un uso ético, inclusivo y beneficioso de la IA.
Se examinan los impactos y retos de la incorporación de tecnologías emergentes en los sistemas educativos y se reflexiona sobre las transformaciones que supone la llegada de la IA a la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. Se describen diferentes puntos de vista, deliberaciones y propuestas que están surgiendo en este campo de estudio. Se detalla, además, el papel del profesorado en relación con la IA, cómo cambia su rol y de qué manera puede convertirse en un facilitador y guía del aprendizaje personalizado gracias a la IA. Se presentan los desafíos que pueden dificultar su implementación efectiva y algunos de los principales retos que tiene por delante. Se termina con unas consideraciones finales sobre equidad digital, ética, privacidad de datos e inclusión en el acceso a la IA