La inteligencia artificial generativa puede ayudarnos a preparar sesiones, adaptar actividades, crear materiales, formular preguntas, organizar evidencias de aprendizaje y redactar retroalimentaciones. Sin embargo, en Educación Física su utilidad no puede valorarse únicamente por la rapidez con la que produce contenido.
Una tarea puede estar bien escrita y ser inviable en un grupo real. Una adaptación puede parecer inclusiva, pero no responder a las necesidades concretas del alumnado. Una recomendación de ejercicio puede resultar inadecuada o incluso insegura. Y una rúbrica aparentemente completa puede ignorar aquello que el docente observa durante la práctica.
El artículo de Zhu y colaboradores propone una idea central: la inteligencia artificial debe funcionar como un recurso mediado por el docente y subordinado a los objetivos educativos. Su valor aparece cuando ayuda a conectar la práctica corporal, el conocimiento sobre la salud, la reflexión y la participación social dentro de experiencias de aprendizaje coherentes.
¿Qué se quería investigar?
La investigación buscó analizar el papel emergente de la inteligencia artificial generativa en Educación Física y Salud, prestando especial atención a su posible contribución al aprendizaje interdisciplinar y temático.
Hasta ahora, buena parte de las aplicaciones de inteligencia artificial relacionadas con la actividad física se habían concentrado en cuestiones técnicas como:
- El análisis del movimiento.
- La evaluación de habilidades.
- El seguimiento del entrenamiento.
- La monitorización del rendimiento.
- La generación de retroalimentación técnica.
Aunque estas aplicaciones pueden ser útiles, los autores identificaron una menor atención a la planificación curricular, el diseño de tareas, la evaluación educativa, la integración de diferentes conocimientos y el uso pedagógico dirigido por el profesorado.
Por ello, el artículo trató de responder a una cuestión más educativa que tecnológica:
¿Cómo puede utilizarse la inteligencia artificial generativa para apoyar el aprendizaje en Educación Física sin desplazar la práctica corporal, el criterio docente ni la interacción humana?
El objetivo no fue demostrar que utilizar inteligencia artificial mejora automáticamente el aprendizaje, sino identificar posibilidades, riesgos y condiciones pedagógicas para integrarla de manera significativa.
¿Cómo se realizó el estudio?
Los autores desarrollaron una revisión narrativa estructurada. Este tipo de revisión permite integrar investigaciones muy diferentes entre sí, incluyendo estudios empíricos, artículos conceptuales, revisiones y experiencias prácticas.
La búsqueda se realizó en cuatro bases de datos:
- PubMed.
- Web of Science.
- Scopus.
- Embase.
No se estableció una fecha inicial fija y la búsqueda se actualizó hasta el 5 de mayo de 2026. También se revisaron referencias anteriores y posteriores de los trabajos localizados.
Dos investigadores analizaron de manera independiente los títulos y resúmenes. Los artículos potencialmente relevantes se revisaron a texto completo y, cuando aparecían dudas o desacuerdos, participaba un tercer investigador. Se incluyeron trabajos revisados por pares y publicados en inglés que abordaran:
- La inteligencia artificial generativa u otras tecnologías relacionadas en Educación Física, actividad física, aprendizaje motor o formación del profesorado.
- La inteligencia artificial aplicada al aprendizaje interdisciplinar, la integración curricular o la interacción educativa entre personas e inteligencia artificial.
El proceso comenzó con 215 registros. Tras eliminar duplicados, revisar los documentos y aplicar los criterios de selección, se incluyeron 46 estudios:
- 23 relacionados directamente con Educación Física, actividad física, enseñanza deportiva, kinesiología o formación docente.
- 23 centrados en aprendizaje interdisciplinar o temático apoyado por inteligencia artificial en otros contextos educativos.
A partir de estos trabajos, los autores elaboraron una síntesis temática y propusieron un marco pedagógico para orientar el uso de la IA generativa en Educación Física y Salud.
¿Cuáles fueron los principales resultados?
El principal resultado no fue comprobar que una herramienta concreta produjera mejores calificaciones o aprendizajes. La revisión identificó un cambio progresivo en la forma de entender la inteligencia artificial.
Se está pasando de considerarla únicamente una herramienta para analizar el rendimiento a contemplarla también como un recurso capaz de apoyar:
- La planificación docente.
- El diseño de actividades.
- La adaptación de tareas.
- La creación de recursos.
- La formulación de preguntas.
- La retroalimentación formativa.
- La organización de evidencias de aprendizaje.
- La conexión entre movimiento, salud y reflexión.
Los autores organizaron estas posibilidades en un marco formado por tres grandes elementos.
1. Los elementos de entrada
Antes de pedir cualquier propuesta a la inteligencia artificial, deben considerarse:
- Las características del alumnado.
- Sus conocimientos y experiencias previas.
- Las necesidades educativas y motrices.
- Los objetivos curriculares.
- El criterio y los conocimientos del docente.
- Los recursos disponibles.
- Las posibles conexiones interdisciplinares.
Esto implica que una petición como «diseña una sesión de baloncesto» aporta muy poca información.
Para obtener una propuesta mínimamente útil habría que indicar, entre otros aspectos, el curso, los objetivos, el número de estudiantes, el espacio, los materiales, la duración, el nivel inicial y las necesidades de apoyo.
2. Cuatro procesos pedagógicos fundamentales
El marco propuesto sitúa el uso de la IA dentro de cuatro dimensiones conectadas entre sí:
- Alineación curricular y definición de objetivos.
- Organización de contenidos y diseño de tareas.
- Apoyo a la investigación y al proceso de aprendizaje.
- Evaluación y ajuste adaptativo.
3. Los aprendizajes perseguidos
El uso de la inteligencia artificial debería valorarse según su contribución a finalidades educativas más amplias:
- Competencia motriz y aprendizaje corporal.
- Alfabetización en salud.
- Reflexión y toma de decisiones.
- Cooperación y participación.
- Responsabilidad.
- Desarrollo de valores.
Los autores señalan que la inteligencia artificial adquiere valor educativo cuando ayuda a avanzar hacia estas finalidades, no simplemente cuando genera más documentos o ahorra tiempo.
Un principio fundamental: primero la pedagogía
El artículo adopta un enfoque que podría resumirse como pedagogía antes que tecnología.
La primera pregunta no debería ser:
¿Para qué puedo utilizar la inteligencia artificial?
Sino:
¿Qué necesita aprender mi alumnado y en qué parte del proceso puede ayudarme esta herramienta?
La IA puede proponer contenidos, secuencias, actividades o instrumentos de evaluación, pero no conoce completamente:
- El ambiente de la clase.
- Las relaciones entre los estudiantes.
- El nivel real de fatiga.
- El miedo o la inseguridad ante una tarea.
- La calidad de un movimiento.
- Las dificultades de coordinación.
- La participación desigual.
- Los riesgos presentes en el espacio.
- La reacción emocional del alumnado.
Estos elementos se perciben mediante la observación situada y la interacción profesional. Por eso, los autores mantienen al docente como responsable de definir objetivos, interpretar el contexto, comprobar la seguridad y tomar las decisiones pedagógicas finales.
¿Cómo puede utilizarse para planificar sesiones?
La inteligencia artificial puede ayudar a transformar una intención general en un primer borrador organizado.
Por ejemplo, el docente puede proporcionarle:
- Curso y edad.
- Competencias y criterios de evaluación.
- Saberes que pretende trabajar.
- Objetivos de la sesión.
- Número de estudiantes.
- Duración.
- Espacio disponible.
- Material.
- Experiencia previa.
- Necesidades específicas.
- Tipo de metodología.
- Condiciones de seguridad.
Con esta información, la herramienta puede proponer:
- Una secuencia inicial de actividades.
- Diferentes agrupamientos.
- Variantes de dificultad.
- Preguntas para la reflexión.
- Conexiones con la salud.
- Posibles adaptaciones.
- Instrumentos de observación.
El artículo sostiene que la IA puede ayudar a organizar conceptos, identificar relaciones interdisciplinares y convertir temas amplios en objetivos más claros. No obstante, la elección de los objetivos y la validación de las tareas continúan siendo decisiones docentes.
Ejemplo de petición para planificar
Diseña un primer borrador de una sesión de Educación Física para 5.º de Primaria, con 24 estudiantes, orientada a mejorar la toma de decisiones en juegos de invasión. Disponemos de media pista, conos, petos y seis balones. La parte principal debe durar 35 minutos, utilizar juegos reducidos y evitar filas. Incluye una progresión de tres tareas, variantes de menor y mayor dificultad, medidas de seguridad y dos preguntas finales de reflexión. No inventes elementos curriculares: deja un espacio para que los incorpore el docente.
La respuesta obtenida debería interpretarse como un borrador que necesita revisión, no como una sesión lista para aplicarse.
¿Cómo puede ayudar a crear recursos?
La segunda dimensión del modelo se relaciona con la organización de contenidos y el diseño de tareas.
La IA generativa puede ayudar a producir versiones iniciales de:
- Fichas para estaciones.
- Tarjetas de retos motores.
- Explicaciones simplificadas.
- Historias que contextualicen una actividad.
- Preguntas de comprensión.
- Normas de juego.
- Diagramas que después deberá revisar el docente.
- Variantes para distintos niveles.
- Materiales de autoevaluación.
- Situaciones problemáticas.
- Textos sobre salud y actividad física.
También puede ayudar a conectar la práctica con otros contenidos. Una sesión sobre resistencia aeróbica, por ejemplo, podría relacionarse con la frecuencia cardiaca, el gasto energético, la regulación del estrés y la toma de decisiones sobre un estilo de vida activo.
Ejemplo de creación de una tarjeta de estación
Crea una tarjeta breve y visual para una estación de salto de comba dirigida a alumnado de 4.º de Primaria. Incluye: objetivo, explicación en tres pasos, norma de seguridad, opción inicial, variante avanzada y una pregunta de autoevaluación. Utiliza un lenguaje comprensible y evita presentar recomendaciones médicas.
El docente tendría que comprobar que la descripción coincide con el material, el espacio y el nivel real de la clase.
¿Puede ayudar a adaptar las actividades?
Una de sus aplicaciones más prometedoras es la generación rápida de alternativas.
A partir de una tarea inicial, puede proponer cambios en:
- El espacio.
- El material.
- Las reglas.
- El número de participantes.
- La velocidad de ejecución.
- La complejidad perceptiva.
- El grado de oposición.
- La forma de comunicación.
- El modo de demostrar el aprendizaje.
Esto puede facilitar la preparación de tareas diferenciadas. Sin embargo, una adaptación no es adecuada solo porque haya sido descrita como «inclusiva».
Debe comprobarse si realmente:
- Mantiene el objetivo de aprendizaje.
- Favorece una participación significativa.
- Respeta la dignidad del estudiante.
- No lo separa innecesariamente.
- Resulta segura.
- Puede aplicarse con los recursos disponibles.
- Responde a sus necesidades concretas.
La herramienta puede generar opciones, pero únicamente el docente puede seleccionar y ajustar la más apropiada para el contexto.
¿Cómo puede apoyar la reflexión del alumnado?
La Educación Física no se reduce a ejecutar movimientos. También implica interpretar situaciones, tomar decisiones, comprender el cuerpo, cooperar y relacionar la actividad física con la salud.
La IA puede utilizarse para generar:
- Preguntas antes de una actividad.
- Situaciones tácticas para analizar.
- Explicaciones alternativas.
- Comparaciones entre estrategias.
- Dilemas relacionados con la salud.
- Guiones de reflexión.
- Preguntas de metacognición.
Los autores consideran que puede apoyar el aprendizaje basado en la indagación ayudando a formular preguntas, comparar perspectivas y hacer explícitas determinadas relaciones conceptuales. No obstante, el alumnado debe comprobar las ideas mediante la práctica corporal, la observación, el diálogo y la reflexión, no limitarse a aceptar la respuesta generada.
Ejemplo aplicado a un juego reducido
Después de un 3 contra 3, el docente podría utilizar preguntas como:
- ¿Qué sucedía cuando todos os acercabais al balón?
- ¿Cómo influía la ocupación del espacio en las posibilidades de pase?
- ¿Qué decisiones ayudaron a mantener la posesión?
- ¿Cómo cambió la participación cuando limitamos los contactos?
- ¿Qué relación existe entre comunicarse y tomar una buena decisión?
La IA puede ayudar a preparar estas preguntas, pero las respuestas deben construirse a partir de lo ocurrido realmente en la sesión.
¿Cómo puede utilizarse en la evaluación?
El artículo propone una evaluación más amplia que el simple registro del rendimiento físico.
En Educación Física también pueden evaluarse:
- La comprensión de una situación.
- La toma de decisiones.
- La participación.
- La reflexión.
- La cooperación.
- La responsabilidad.
- Los conocimientos relacionados con la salud.
- La capacidad para ajustar una estrategia.
La IA puede colaborar en tareas preparatorias como:
- Generar un borrador de rúbrica.
- Transformar criterios en indicadores observables.
- Crear listas de control.
- Redactar preguntas de autoevaluación.
- Organizar observaciones.
- Resumir anotaciones no identificativas.
- Proponer modelos de retroalimentación.
- Detectar aspectos que requieren una nueva observación.
Sin embargo, la interpretación de las evidencias debe permanecer en manos del docente y apoyarse en la observación directa, los objetivos curriculares y el conocimiento del alumnado.
Ejemplo de elaboración de una lista de control
Propón un borrador de lista de control para observar la toma de decisiones durante un juego de invasión en 6.º de Primaria. Incluye un máximo de cinco indicadores visibles relacionados con desmarque, selección de pase, ocupación del espacio, comunicación y apoyo al compañero. Evita términos ambiguos y no asignes una calificación automática.
La propuesta debe revisarse para comprobar que los indicadores son observables, comprensibles y coherentes con el aprendizaje evaluado.
¿Cómo puede optimizar el trabajo docente?
La inteligencia artificial puede reducir el tiempo empleado en tareas iniciales y repetitivas:
- Crear primeras versiones.
- Reformular instrucciones.
- Adaptar un texto a distintas edades.
- Generar varias alternativas de una actividad.
- Convertir una tarea en una progresión.
- Preparar preguntas.
- Ordenar información.
- Diseñar estructuras de instrumentos.
- Redactar modelos de retroalimentación.
Pero ahorrar tiempo no significa delegar la decisión profesional.
Una distribución responsable del trabajo podría ser la siguiente:
| Puede apoyar la IA | Debe decidir el docente |
|---|---|
| Proponer un borrador de sesión | Seleccionar los objetivos educativos |
| Generar variantes | Elegir cuál responde al grupo |
| Crear una rúbrica inicial | Validar los indicadores |
| Redactar una explicación | Comprobar su exactitud |
| Sugerir adaptaciones | Determinar si son inclusivas y viables |
| Organizar información | Interpretar las evidencias |
| Proponer retroalimentación | Comunicarla de manera contextualizada |
| Generar actividades físicas | Revisar su seguridad |
La IA puede ampliar la capacidad de preparación del profesorado, pero no sustituir su conocimiento pedagógico, corporal, relacional y contextual.
Una posible aplicación interdisciplinar
El artículo presenta un ejemplo relacionado con el baloncesto, la toma de decisiones tácticas y la participación saludable.
Una propuesta de este tipo podría integrar:
- Práctica de pases, bote, lanzamiento y desplazamientos.
- Juegos reducidos.
- Principios tácticos sencillos.
- Observación entre iguales.
- Comunicación y cooperación.
- Seguridad durante la práctica.
- Reflexión sobre el esfuerzo y la participación.
La IA podría ayudar a generar escenarios tácticos adaptados a la edad, explicaciones simplificadas, tareas diferenciadas, listas de observación, preguntas reflexivas y borradores de retroalimentación.
Los autores aclaran que estos productos deben considerarse provisionales. El docente debe comprobar la exactitud de las reglas, ajustar las tareas al nivel físico y motor, observar la calidad del movimiento y garantizar la seguridad. Además, este ejemplo solo ilustra el funcionamiento del modelo: no demuestra que haya sido validado experimentalmente.
¿Cómo utilizarla de manera ética y segura?
La utilización de inteligencia artificial en Educación Física requiere algunas precauciones específicas porque las decisiones pueden afectar al cuerpo, la salud, la seguridad y la inclusión del alumnado.
Verificar el contenido
La IA puede generar información incorrecta, desactualizada o inventada. Deben comprobarse especialmente:
- Las reglas deportivas.
- Las recomendaciones de ejercicio.
- Las explicaciones sobre salud.
- Las correcciones técnicas.
- Las medidas de prevención.
- Las adaptaciones para necesidades concretas.
Proteger los datos del alumnado
No deberían introducirse en herramientas no autorizadas:
- Nombres y apellidos.
- Imágenes identificables.
- Informes médicos.
- Diagnósticos.
- Calificaciones individualizadas.
- Conductas asociadas a un estudiante concreto.
- Datos biométricos.
- Información familiar.
Cuando sea necesario analizar una situación, debe describirse de manera anónima y evitando datos que permitan reconocer a la persona.
Evitar evaluaciones automáticas
Una herramienta no debería asignar por sí sola una calificación, especialmente cuando solo dispone de información textual o de datos parciales.
La evaluación implica interpretar el progreso, la participación, las condiciones de práctica y las características del contexto.
Comprobar la equidad
La integración de la IA puede generar desigualdades cuando no todo el alumnado dispone de los mismos dispositivos, conectividad o competencias digitales.
También pueden aparecer sesgos en las propuestas, en las representaciones de los cuerpos o en las expectativas sobre el rendimiento.
Mantener la interacción humana
La inteligencia artificial no puede interpretar plenamente el cansancio, la confianza, el miedo, la motivación o las relaciones entre estudiantes.
La Educación Física ocurre mediante el cuerpo y la interacción. La tecnología debe apoyar esa experiencia, no reemplazarla.
Lista de comprobación antes de utilizar una propuesta
Antes de aplicar un contenido generado por IA, el docente puede hacerse estas preguntas:
- ¿Responde a un objetivo curricular real?
- ¿Es adecuado para la edad y el nivel del grupo?
- ¿Puede realizarse con el espacio y los materiales disponibles?
- ¿Mantiene una participación motriz suficiente?
- ¿Es seguro?
- ¿Incluye diferentes formas de participación?
- ¿La información técnica o sanitaria ha sido verificada?
- ¿Protege la privacidad?
- ¿Necesita una adaptación adicional?
- ¿Qué decisión profesional sigo tomando yo?
¿Qué limitaciones debemos considerar?
La principal limitación es que el artículo presenta una revisión narrativa y un marco conceptual, no una intervención experimental.
Por tanto, no demuestra que usar inteligencia artificial:
- Mejore la competencia motriz.
- Aumente la actividad física.
- Produzca mejores calificaciones.
- Reduzca de manera comprobada la carga laboral.
- Mejore automáticamente la inclusión.
- Genere evaluaciones más precisas.
El modelo todavía no ha sido validado en aulas reales. Su aportación consiste en organizar posibilidades y ofrecer una orientación pedagógica.
Además:
- No se realizó una revisión sistemática ni una revisión de alcance.
- No se evaluó formalmente la calidad de todos los estudios incluidos.
- La selección de literatura puede presentar sesgos.
- La inteligencia artificial evoluciona tan rápidamente que pueden aparecer nuevas evidencias después del periodo analizado.
- Muchos trabajos son conceptuales, de corta duración o realizados en educación superior.
- Existe poca evidencia longitudinal en aulas de Primaria y Secundaria.
- Los resultados procedentes de distintos contextos no pueden trasladarse directamente a cualquier centro educativo.
Los autores reclaman futuras investigaciones con intervenciones de aula, estudios de diseño y seguimientos prolongados. Será necesario analizar cómo adapta el profesorado los recursos generados, cómo experimenta el alumnado la colaboración con la IA y qué efectos produce sobre la competencia motriz, la alfabetización en salud, la reflexión, la cooperación y la motivación.
Conclusión
La inteligencia artificial generativa puede convertirse en una herramienta útil para planificar, crear materiales, adaptar tareas, preparar instrumentos de evaluación y organizar el trabajo docente.
Sin embargo, su presencia no mejora por sí sola la Educación Física.
Su utilidad depende de que:
- Parta de objetivos educativos claros.
- Respete la naturaleza corporal de la asignatura.
- Sea revisada por el docente.
- Se adapte al contexto.
- Proteja los datos.
- No sustituya la observación.
- Mantenga la seguridad.
- Favorezca una participación significativa.
La idea central del artículo puede resumirse así:
La inteligencia artificial puede ayudar a generar posibilidades, pero el docente continúa siendo quien les da sentido educativo.
No se trata de permitir que una herramienta planifique, evalúe o decida por nosotros. Se trata de utilizarla para disponer de más opciones, dedicar menos tiempo a algunos procesos mecánicos y concentrar nuestro esfuerzo en aquello que ninguna respuesta automática puede sustituir: observar, acompañar, adaptar y enseñar a personas concretas dentro de una realidad concreta.
Referencia y acceso al artículo original
Zhu, G., Dai, X., Jiang, S., Wang, Z., Liang, M., Pan, Y., y Tao, Y. (2026). Generative AI in physical education and health: A narrative review and conceptual framework for interdisciplinary thematic learning. Frontiers in Public Health, 14, 1842782. DOI: 10.3389/fpubh.2026.1842782. El artículo fue publicado el 3 de junio de 2026 y se encuentra disponible en acceso abierto bajo licencia Creative Commons CC BY.