La propuesta explora el potencial de la IA generativa como herramienta didáctica en el aula de traducción inversa al alemán desde un enfoque crítico que combina sociolingüística queer y ecolingüística. Partiendo de un corpus de cómic alemán traducido al español, se diseña una secuencia de actividades en la que el estudiantado de Traducción elabora versiones español-alemán en tres condiciones: sin apoyo tecnológico, con apoyo guiado de IA generativa y mediante análisis crítico de salidas producidas exclusivamente por el modelo. El marco de la sociolingüística queer permite describir y problematizar la construcción de sujetos y comunidades en las distintas propuestas de traducción, atendiendo a la indexicalidad de formas lingüísticas, a la gestión de registros y a la negociación de normas de cortesía, afectividad y sexualidad no normativa. La ecolingüística se adopta en un sentido ampliado para conceptualizar el aula de traducción como un ecosistema discursivo en el que interactúan voces, ideologías y tecnologías, de modo que la IA se entiende como un nuevo agente que redistribuye visibilidad y legitimidad entre diferentes modos de decir y de ser. Metodológicamente, se combina un análisis comparado de las producciones estudiantiles y las salidas de IA con tareas de reflexión metalingüística guiada, cuestionarios breves y entrevistas focalizadas. Se espera identificar patrones de “normalización” y de resistencia en las traducciones, así como el impacto del uso pedagógico de la IA en el desarrollo de la competencia sociolingüística e intercultural del alumnado. La comunicación propone, en último término, orientaciones para integrar de forma crítica y sostenible la IA generativa en la formación de traductores de alemán, favoreciendo una conciencia aguda de los ecosistemas discursivos que se construyen al traducir y de sus implicaciones éticas y políticas.

Las tendencias actuales en la Didáctica de Lenguas Extranjeras abogan por la enseñanza adquisitiva y el uso funcional de la L2. Sin embargo, este enfoque plantea desafíos al docente en el diseño de itinerarios abiertos, la vehicularidad exclusiva y la atención socioemocional. Esta ponencia analiza el papel de la Inteligencia Artificial (IA) como aliado didáctico a través de un estudio cualitativo sobre la percepción de diez docentes de educación no reglada (Docklands Acadèmia y CSLM de la Universidad de Cádiz). Los resultados estructuran la relación entre el docente y la IA en tres ejes: 1. Recopilación y adaptación de recursos: Se constata un alto consenso de uso de la IA como asistente de escritorio (70% la emplea para adaptar materiales o buscar ideas), si bien predomina un uso rudimentario mediante chats genéricos, evidenciando un total desconocimiento de herramientas de IA específicas para la didáctica de lenguas y el riesgo del efecto estocástico. 2. Diseño didáctico: A pesar de su eficiencia para estructurar secuencias, el 70% del profesorado declina delegar la planificación global en la IA por su falta de razonamiento pedagógico e intencionalidad a largo plazo. 3. Gestión del aula viva: Constituye una frontera insuperable. El 60% rechaza su uso en directo y el 80% en la evaluación. Esta negativa responde al valor de la improvisación pedagógica y la gestión afectiva, inalcanzables para un algoritmo. Se concluye la urgencia de una alfabetización digital especializada y se sitúa a la IA no como sustituto, sino como un asistente que libera tiempo para la interacción humana y auténtica en el aula.

La incorporación de la inteligencia artificial generativa a la educación está transformando las posibilidades de personalización del aprendizaje de idiomas. Sin embargo, esta capacidad plantea un reto relevante: cómo aprovechar sistemas capaces de generar contenidos, conversaciones y retroalimentación de forma dinámica sin perder la estructura pedagógica necesaria para garantizar una progresión lingüística coherente. Esta aportación presenta un modelo de aprendizaje lingüístico adaptativo estructurado que propone combinar una arquitectura pedagógica común con experiencias de aprendizaje personalizadas mediante inteligencia artificial. El modelo parte de una progresión organizada por niveles, competencias y objetivos lingüísticos, integrando gramática, vocabulario, comprensión, producción oral, pronunciación y práctica comunicativa. Sobre esta estructura, la inteligencia artificial permite adaptar actividades, ejemplos, conversaciones, simulaciones y retroalimentación en función del nivel, los objetivos, el contexto y las dificultades detectadas en cada estudiante. Como aplicación práctica de este enfoque se presenta ALMA, un entorno digital de aprendizaje de idiomas actualmente en desarrollo que organiza la progresión del estudiante mediante itinerarios estructurados y utiliza inteligencia artificial como capa de adaptación e interacción. El sistema busca trasladar progresivamente los conocimientos adquiridos desde actividades guiadas hacia situaciones comunicativas contextualizadas, permitiendo además identificar errores recurrentes y orientar nuevas oportunidades de práctica. La propuesta plantea que estructura y personalización no deben entenderse como enfoques contrapuestos. La inteligencia artificial puede actuar sobre una arquitectura pedagógica previamente definida, manteniendo objetivos de aprendizaje comunes mientras diversifica la experiencia mediante la que cada estudiante los alcanza. Este enfoque pretende contribuir al debate sobre el diseño de nuevos entornos educativos capaces de combinar progresión pedagógica, personalización, interacción y aplicación práctica del idioma.

Se presenta una experiencia de innovación docente en los grados de Traducción e Interpretación y Turismo que articula ecolingüística, sociolingüística e inteligencia artificial generativa en la combinación español–alemán. La propuesta se inscribe en la ecodidáctica y concibe la traducción y la mediación lingüística como prácticas situadas en una ecología de discursos, ideologías y relaciones de poder, en las que las decisiones lingüísticas configuran mundos posibles y posicionamientos sociales. El objetivo principal es diseñar y evaluar secuencias didácticas en las que herramientas de IA se utilicen no solo como apoyo a la corrección lingüística, sino como dispositivos para detectar, problematizar y reconfigurar patrones discursivos desde una perspectiva ecolingüística y sociolingüística crítica. Para llevar a cabo este proyecto se trabaja con textos breves alemán↔español relevantes para los futuros perfiles profesionales del estudiantado (textos turísticos, institucionales y corporativos), que permiten aplicar categorías como metáforas, presuposiciones, silencios, construcción de identidades y variedades lingüísticas. La metodología innovadora aplicada contempla tres fases: una traducción o tarea de mediación inicial sin apoyo tecnológico; una fase de interacción guiada con la IA, a la que se le solicitan análisis y alternativas discursivas mediante prompts específicos; y una retraducción o reescritura acompañada de reflexión metalingüística, ecolingüística y sociolingüística. La recogida de datos incluye versiones sucesivas de los textos, registros de las interacciones con la IA, diarios de aprendizaje y cuestionarios sobre percepciones y usos de la tecnología. Se espera observar una mejora en la conciencia ecolingüística y sociolingüística del alumnado, una mayor explicitación de los criterios de decisión traductora y mediadora, así como un posicionamiento más crítico frente a los discursos producidos y reproducidos por la IA. La contribución principal reside en ofrecer un modelo de ecodidáctica asistida por IA, transferible a otros pares de lenguas y a diferentes contextos de educación superior.

El desarrollo de la competencia oral en el Grado en Estudios Ingleses exige niveles avanzados de precisión, fonética y sofisticación lingüística. Gran parte del alumnado accede a la universidad procedente de centros bilingües o acreditando niveles oficiales (B2, C1 o C2), bajo la falsa percepción de dominar plenamente el idioma. Sin embargo, al enfrentarse al elevado rigor académico y a la exigencia del profesorado universitario, sufren un severo choque metodológico. Esta situación genera un elevado "filtro afectivo", ansiedad lingüística y miedo al juicio académico, lo que cohíbe su participación oral en el aula. La irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y los motores de voz avanzados (Procesamiento del Lenguaje Natural y síntesis conversacional en tiempo real) ofrece una solución de innovación docente para redefinir esta dinámica mediante entornos de práctica orales adaptativos, ubicuos y libres de evaluación punitiva. Esta investigación examina el impacto de las aplicaciones de IAG como herramienta de apoyo en la enseñanza superior. La metodología combina el análisis técnico-pedagógico de motores de voz con la evaluación de los factores socioafectivos que condicionan la expresión oral universitaria. Los resultados indican que el entrenamiento autónomo con chats de voz interactivos actúa como un andamiaje (scaffolding) fundamental: permite realizar una práctica deliberada y corregir errores sin presión social, neutralizando el temor a no cumplir con las expectativas docentes. Se concluye que la integración estratégica de la IAG en Estudios Ingleses desmitifica la falsa fluidez previa del estudiante, afianza su seguridad ante la exigencia del grado y lo capacita para afrontar interacciones académicas de alta complejidad con mayor autoconfianza.