1. Introducción y problema

En el tramo de 3 a 6 años —jardín, preescolar, CENDI, escuela infantil— se ha instalado un paquete de cuatro artefactos que pretenden valer por desarrollo profesional docente en servicio. El primero es un curso de prompts: una secuencia breve que enseña a “hablarle” a un modelo generativo y entrega un certificado de “docente IA”. El segundo es un webinar: una hora sincrónica, a menudo masiva, que se archiva como evidencia de que el personal “se actualizó”. El tercero es un badge o microcredencial: un sello digital que acredita haber completado un módulo. El cuarto es un microlearning generado por IA: píldoras de contenido que un modelo produce, personaliza o recomienda, y que el adulto consume en el teléfono entre turnos. Los cuatro son visibles y baratos en tiempo de coordinación. Permiten exhibir que el centro “ya hace DPD con inteligencia artificial”. El salto enunciativo es enorme: se pasa de consumir un contenido —o de acreditar su consumo— a afirmar que hay desarrollo profesional. Ese salto no está autorizado ni por la evidencia de DPD en servicio ni por lo que las aulas de inicial miden cuando el personal cambia de práctica.

La tesis de este artículo es restrictiva. Un curso de prompts, un webinar, un badge o un microlearning generado por IA no constituyen desarrollo profesional docente en educación inicial. El DPD efectivo es indagación situada en la práctica con pares y acompañamiento; no consumo de contenido automatizado. Sims, Fletcher-Wood, O’Mara-Eves, Cottingham, Stansfield, Goodrich, Van Herwegen y Anders (2025), con 104 ensayos aleatorizados, muestran que el DPD que mueve el logro de quienes aprenden combina mecanismos que producen insight, motivan el cambio, desarrollan técnicas y, de modo decisivo, las incrustan en la práctica. Un webinar no incrusta nada. Un badge no observa el aula. Un prompt no acompaña. NAEYC exige que la práctica profesional del educador de la primera infancia sea continua, reflexiva y anclada en el juicio situado con niñas y niños, no en un módulo desprendido de la sala (NAEYC, 2022). Un algoritmo que genera una píldora y la entrega al adulto no está formando. Está administrando un contenido que el oficio no interpretó.

El problema se agrava por una razón de oficio que las fichas de producto no mencionan. El DPD en servicio no es la formación inicial de quien aún no tiene grupo a cargo. No es un evento, ni un catálogo de “competencias IA”, ni un acumulado de horas. Lo profesional no es una propiedad del artefacto, sino del uso de la evidencia de la propia práctica para modificar lo que se hace con el grupo (Sims et al., 2025; OECD, 2021). Confundir el producto —curso, webinar, badge, píldora— con el proceso es el error de categoría que este trabajo nombra. TALIS Starting Strong 2024 documenta que el DPD del personal de ECEC sigue tomando, de modo predominante, la forma de cursos y seminarios —más del 60% del personal—, mientras que el entrenamiento incrustado y el aprendizaje colaborativo son menos frecuentes, aunque predicen prácticas centradas en el niño (OECD, 2025). Inferencia, marcada como tal: el mercado de “IA para el DPD de inicial” hereda esa distribución y la automatiza.

Este trabajo no recicla los ejes ya tratados en esta serie. No es un artículo de formación inicial pre-servicio. La pregunta es de categoría pedagógica: qué cuenta como DPD en servicio cuando un centro de educación inicial “hace IA”. Las contribuciones son tres: reconstruir el estado del arte que separa la indagación situada del consumo de contenido; examinar tres familias de casos; y ofrecer cuatro pruebas para decidir cuándo un jardín puede afirmar que hace DPD, y no solo que acredita asistencia, badges o prompts.

2. Estado del arte: del DPD incrustado al contenido que se consume

Conviene separar cuatro estratos que el mercado de “IA para el DPD de inicial” suele mezclar. El primero es el DPD como proceso de cambio de práctica: insight, motivación, técnica e incrustación en el puesto (Sims et al., 2025). El segundo es la evidencia de formatos en ECEC: el coaching como herramienta de DPD (Yang, Huang, Su, Zhu, Hsieh y Li, 2022), el curso frente al coaching (Downer et al., 2024), los talleres más mentoría in situ (Huang, Siraj y Melhuish, 2024) y el aprendizaje colaborativo de educadoras (Liu, Hedges y Cooper, 2024). El tercero es el consumo de contenido —microcursos, microcredenciales, microlearning, GenAI para el docente— y su techo empírico (Clayback et al., 2024; Pölzl-Stefanec y Geißler, 2022; Fan et al., 2024; Doss, Wolfe, Tekkumru-Kisa, Christianson, Ziegler y Kaufman, 2024; Zhang y Wang, 2025). El cuarto es el marco de derechos y de sistemas, que trata al personal de 3–6 años como sujeto de un DPD de calidad de proceso, no como usuario de un catálogo (OECD, 2021, 2025; NAEYC, 2022; UNESCO, 2021; Miao y Holmes, 2023; European Commission, 2022).

En el estrato del proceso, Sims et al. (2025) ofrecen la cuenta explicativa más reciente: 104 ensayos aleatorizados; un efecto promedio del DPD sobre pruebas estandarizadas de quienes aprenden de 0,05 desviaciones estándar; y un marco de catorce mecanismos agrupados en insight, motivación, técnicas e incrustación. Los programas con (casi) todos los mecanismos se acercan a 0,17; los que no incorporan ninguno se acercan a cero. Estatus: hallazgo de metaanálisis en DPD en servicio, no aislado a 3–6. Inferencia, marcada como tal: un curso de prompts, un webinar o un badge cubren, en el mejor caso, el polo del insight —y a menudo ni eso, si el contenido no se verifica en la sala—. No cubren la incrustación. Sin incrustación no hay DPD que el metaanálisis pueda llamar efectivo.

En el estrato de formatos en ECEC, Yang, Huang, Su, Zhu, Hsieh y Li (2022) revisan 33 ensayos aleatorizados o cuasi-experimentos de coaching a maestras de inicial: efectos positivos en conocimiento e instrucción de las adultas y en un rango de resultados infantiles. Downer et al. (2024) separan, en 496 maestras de inicial, un curso de catorce semanas sobre interacciones de un coaching individual centrado en las mismas interacciones: el curso mueve conocimiento y detección; el coaching mueve el apoyo instruccional observado y el involucramiento infantil con el adulto; la combinación no añade beneficio extra. Huang, Siraj y Melhuish (2024) adaptan un programa de DPD en Shenzhen con talleres presenciales y mentoría in situ: 95 aulas, 202 maestras, 547 niñas y niños de 3 a 5 años; efectos en calidad de aula (ECERS-E, ES = 0,81; SSTEW, ES = 0,72) y en alfabetización infantil (ES = 0,16). Liu, Hedges y Cooper (2024) agrupan, en un análisis de contenido, las condiciones estructurales, motivacionales y de sostenibilidad del aprendizaje colaborativo de maestras de inicial. Estatus: hallazgo de que el DPD que cambia la sala es acompañamiento e indagación, no un evento. Inferencia: el mercado vende el evento.

En el estrato del consumo, Clayback, LoCasale-Crouch y Alamos (2024) pilotan un microcurso en línea, autogestionado, con 25 educadoras en servicio: alta satisfacción y cambio autoinformado de conocimiento y de confort; no hay observación de aula. Pölzl-Stefanec y Geißler (2022) evalúan un microlearning en línea para educadoras austriacas: participación posible si se atienden las condiciones del puesto; no equivalen el consumo a DPD de proceso. Fan, Wei, Lewis y Watts (2024), con 147 educadores y 24 entrevistas en un estado de Estados Unidos, hallan más beneficios percibidos en quienes diseñan o evalúan la microcredencial que en quienes la persiguen. Doss et al. (2024) evalúan un proyecto estatal de microcredenciales STEM: avance por debajo de lo esperado y sin efectos detectables en pruebas de matemáticas y ciencias. Zhang y Wang (2025), con 143 docentes en servicio y 2 053 intervenciones en un curso mediado por un modelo generativo chino, hallan más análisis de información y más pensamiento crítico, y menos interacción social y colaboración. Estatus: hallazgo de techo del consumo. Inferencia: la IA puede acelerar el análisis de un texto. No produce, por sí sola, la indagación con pares que el DPD de inicial exige.

En el estrato de sistemas, OECD (2021) ancla la calidad de ECEC en las interacciones de proceso y trata el DPD como palanca de esa calidad, no como acumulación de horas. OECD (2025) reporta que el DPD en línea se asocia, en varios sistemas, con menor impacto percibido que el presencial o híbrido, y que el coaching llega a menos del 40% del personal en la mayoría de los sistemas. OECD (2023) sitúa la digitalización de ECEC en el personal y en la protección, no en un feed de píldoras. NAEYC (2022) exige profesionalismo reflexivo. UNESCO (2021) exige supervisión humana. Miao y Holmes (2023) exigen validación pedagógica. La Comisión Europea (2022) y el Departamento de Educación de Estados Unidos (2023) coinciden en no sustituir el juicio profesional. Miao y Cukurova (2024) se citan solo como límite: un listado de competencias de IA —incluido un eje de “aprendizaje profesional”— no es DPD, y no se usa aquí como objeto central. Inferencia: un jardín no demuestra DPD exhibiendo que su personal “ya tiene la competencia IA”. Lo demuestra cuando la práctica de la sala cambia con pares y con acompañamiento.

3. Método de revisión

Se realizó una revisión narrativa crítica, no un metaanálisis. El propósito no fue estimar un tamaño de efecto homogéneo entre un microcurso, un ensayo de coaching y una comunidad de educadoras, sino articular un argumento de categoría pedagógica con fuentes verificadas. Criterios de inclusión: (a) 2021–2026; (b) DPD en servicio —no formación inicial pre-servicio— o IA aplicada al aprendizaje profesional del adulto; (c) relevancia para jardín, preescolar, CENDI o 3–6 años, o transferencia explícitamente marcada cuando la muestra no es de inicial; (d) revista con pares, DOI o informe de NAEYC, UNESCO, OECD, Comisión Europea o departamento de educación; (e) DOI o página editorial verificable. Se excluyeron como objeto central los ejes ya usados en esta serie —incluido el de formación inicial—, aunque algunos aparecen como límite.

La búsqueda se ejecutó el 27 de agosto de 2026 en páginas DOI, Springer, Elsevier, Wiley, SAGE, Frontiers, APA, OECD iLibrary, UNESDOC, ERIC, NAEYC, RAND y sitios editoriales. Cada fuente se verificó contra al menos una de esas páginas. El análisis distinguió tres estatus enunciativos. Hallazgo empírico: lo observado o medido en la muestra. Marco conceptual o normativo: lo que un marco o un reglamento prescribe. Inferencia pedagógica: la traducción a jardines y CENDI, marcada como tal.

4. Caso 1. Consumir un contenido —curso de prompts, webinar, badge, microlearning— no es hacer DPD

Clayback, LoCasale-Crouch y Alamos (2024) publican en Early Childhood Research Quarterly el piloto que mejor nombra el cuarto artefacto cuando se lo presenta como DPD. Veinticinco educadoras en servicio completan, en la primavera de 2022, un microcurso breve, en línea y a ritmo propio. El engagement y la satisfacción son altos. Las participantes declaran cambios de conocimiento y de confort con prácticas de apoyo al comportamiento. Estatus de la evidencia. Hallazgo empírico de consumo: un microcurso puede gustar y puede desplazar lo que la educadora dice que sabe. No es hallazgo de cambio observado en la sala ni de que el formato constituya DPD. Las autoras no afirman que el microcurso reemplace al coaching o a la consulta. Lo presentan como vía escalable precisamente porque el coaching “exige tiempo y recursos”. Inferencia pedagógica, marcada como tal: este es el gesto que un jardín copia cuando “hace DPD con un microlearning de IA”. Se toma una necesidad del puesto, se condensa en píldoras, se mide satisfacción y se declara desarrollo. Lo que hay es consumo acreditado. El DPD, en Sims et al. (2025) y en NAEYC (2022), pide incrustación en la práctica. Un microcurso no la observa. Este artículo no lo convierte en un estudio de clima socioemocional: el objeto que se retiene es el formato —contenido breve, autogestionado, autoinforme— y su techo.

Pölzl-Stefanec y Geißler (2022) saturan el retrato del microlearning en educadoras de inicial. En Austria evalúan un curso en línea por micro-pasos y concluyen que la participación “podría” mejorar capacidades si se consideran las condiciones del puesto. Estatus: hallazgo de diseño y de condiciones de uso, no de que el microlearning sea DPD de proceso. Inferencia: la cláusula condicional es el dato. Fan, Wei, Lewis y Watts (2024) añaden el badge: 147 educadores y 24 entrevistas; quienes diseñan o evalúan el sello reportan más beneficios que quienes lo persiguen. Estatus: hallazgo de percepciones, no de inicial aislada. Inferencia, marcada como tal: el badge premia el expediente de quien lo emite más que el oficio de quien lo cobra. Doss et al. (2024), en una evaluación RAND de microcredenciales STEM en Luisiana, hallan participación por debajo de la meta y ningún efecto detectable en pruebas de matemáticas y ciencias. Estatus: hallazgo de K–12, no de 3–6. Inferencia: si el sello no mueve el logro donde hay pruebas, un jardín no puede tratarlo como DPD por el hecho de emitirlo.

Zhang y Wang (2025) publican el caso que mejor nombra la GenAI cuando se la presenta como DPD. Ciento cuarenta y tres docentes en servicio cursan un programa mediado por un modelo generativo chino; se analizan 2 053 intervenciones. El modelo aumenta el análisis de información y el pensamiento crítico. Rinde menos en interacción social y en colaboración. Estatus: hallazgo de docentes en servicio, no de jardín. Inferencia, marcada como tal: esta es la operación que el mercado vende como “curso de prompts”. El modelo acelera el análisis. No produce la indagación con pares. El déficit no es un detalle: es el objeto que la tesis reclama. Su y Yang (2022) y Chen (2024) mapean la IA en ECE (17 y 18 estudios; 15 081 niñas y niños de 2 a 8 años). Ljungcrantz (2026) actualiza 2020–2024: 39 estudios, foco en 4–6 años. Estatus: hallazgo de campo de IA en la sala infantil, no de DPD del adulto. Inferencia: el auge de 2024 no autoriza a traducir “más IA en el jardín” como “más DPD del personal”.

TALIS Starting Strong 2024 cierra el caso con evidencia de sistemas. Más del 60% del personal participa en cursos y seminarios. El entrenamiento incrustado y el aprendizaje colaborativo son menos comunes. En seis entidades de preprimaria y en dos de 0–3, quienes participaron en cursos en línea perciben menor impacto general del DPD que quienes lo hicieron de modo presencial o híbrido (OECD, 2025). Inferencia: un webinar masivo y un microlearning asíncrono ocupan exactamente el casillero que el propio personal reporta como de menor impacto. No por ser “de IA” cambian de casillero.

5. Caso 2. Lo que el jardín sí hace cuando hay DPD: acompañamiento en la práctica, no un curso que se acredita

Downer, Doyle, Pianta, Burchinal, Field, Hamre, LoCasale-Crouch, Howes, LaParo y Scott-Little (2024) publican en Early Education and Development el ensayo que mejor nombra, en este corpus, la diferencia de categoría entre un curso y un acompañamiento. Cuatrocientas noventa y seis maestras de inicial, reclutadas en preescolares comunitarios y en Head Start, se asignan al azar en dos fases. La fase I es un curso de catorce semanas sobre interacciones efectivas. La fase II, con re-aleatorización, es un coaching individual centrado en las mismas interacciones. Se evalúan conocimiento, habilidad para detectar interacciones, interacciones observadas, creencias sobre enseñanza intencional e involucramiento infantil. El curso aumenta el conocimiento y la detección, y el apoyo instruccional observado al año siguiente. El coaching también eleva el apoyo instruccional, y las niñas y los niños de esas aulas muestran más involucramiento positivo con el adulto. La combinación no añade beneficio extra ni para las maestras ni para el grupo. Estatus de la evidencia. Hallazgo empírico de proceso en un N experimental denso: un curso mueve lo que se sabe y se detecta; un acompañamiento mueve lo que se hace con el grupo y lo que el grupo hace con el adulto. No es hallazgo de IA ni de que un webinar reproduzca el coaching. El contexto es el preescolar estadounidense; no se generaliza a un CENDI latinoamericano. Inferencia pedagógica, marcada como tal: este es el objeto que un centro de inicial puede llamar, con propiedad, DPD. Es indagación de la propia interacción con acompañamiento. Un curso de prompts no observa la sala. Un badge no re-aleatoriza el oficio. Un microlearning no mide involucramiento infantil. Y el dato de la combinación es el que el mercado no cita: añadir el curso al coaching no suma. El evento no potencia el acompañamiento. Lo duplica sin ganancia.

Yang, Huang, Su, Zhu, Hsieh y Li (2022) saturan el retrato con 33 ensayos. El coaching, como DPD, mueve conocimiento e instrucción de las adultas y un rango de resultados infantiles. Analizan componentes de quién, qué y cómo. Estatus: hallazgo de síntesis, no de un solo programa y no de IA. Inferencia: el formato que la evidencia de inicial sostiene no es el webinar. Es el acompañamiento reiterado sobre una práctica. Huang, Siraj y Melhuish (2024) añaden un ensayo por conglomerados en Shenzhen: 24 jardines (12 y 12), 95 aulas, 202 maestras, 547 niñas y niños de 3 a 5. El DPD combina un día intensivo, seis sesiones de medio día y mentoría in situ quincenal. No se usa aquí como artículo de liderazgo: el objeto que se retiene es el DPD en servicio con talleres más acompañamiento en la sala. Efectos en ECERS-E (ES = 0,81) y SSTEW (ES = 0,72); alfabetización infantil ES = 0,16 y función ejecutiva ES = 0,27; sin efecto en numeración ni en puntajes socioemocionales. Estatus: hallazgo de un paquete de talleres más mentoría, no de un microlearning. Inferencia: cuando el DPD de inicial mueve calidad de proceso, hay un adulto que vuelve a la sala con otro adulto que observa y conversa. Sims et al. (2025) leen el mismo oficio en otra escala: sin incrustación, el efecto se acerca a cero. OECD (2025) reporta que el coaching llega a menos del 40% del personal en la mayoría de los sistemas. Inferencia: el jardín que “ya hizo el webinar de IA” no ha cubierto esa ausencia. La ha maquillado.

6. Caso 3. La indagación con pares no es un feed personalizado

Guerra, Figueroa Céspedes, Zamora y González (2024) publican en Early Years el caso latinoamericano que mejor ilustra, en este corpus, una indagación situada con pares. Estudian dos comunidades profesionales de aprendizaje de educadoras de párvulos en Chile: 27 participantes (12 y 15), con observación no participante, entrevistas y grupos focales, y un análisis de teoría fundamentada. Cada comunidad destaca aspectos distintos —práctica pedagógica, cuidado de sí, confianza y validación institucional—, y las educadoras nombran la comunidad como espacio de práctica reflexiva compleja y de aprendizaje conceptual colaborativo, no solo de adquisición de información. Estatus de la evidencia. Hallazgo empírico cualitativo de DPD en servicio en inicial latinoamericana. No es hallazgo de IA ni de que una plataforma reproduzca esa comunidad. No se generaliza el N a un sistema nacional. Inferencia pedagógica, marcada como tal: este es el segundo polo del oficio que la tesis defiende. El DPD no es solo el coaching uno a uno. Es también la indagación con pares sobre la propia práctica. Un feed de microlearning, aunque esté “personalizado” por un modelo, no es una comunidad. No hay confianza, no hay validación, no hay contradicción entre pares.

Yang, Zhang, Zhou y Ji (2023) saturan el retrato con 28 maestras de preescolar en China, también con teoría fundamentada sobre entrevistas y diarios. Extraen cinco rasgos de la comunidad: visión común, flujo leer–practicar–compartir, reflexión continua, liderazgo distribuido y apoyo de pares y de la organización. El flujo que las maestras nombran no es “consumir–acreditar–archivar”. Es leer, llevar a la sala y volver a compartir. Estatus: hallazgo de percepciones de un PLC situado, no de ensayo. Inferencia: el “practicar” del flujo es el criterio de categoría. Un badge no practica. Un webinar no vuelve a la sala. Liu, Hedges y Cooper (2024) agrupan, para maestras de inicial, rasgos estructurales (cómo se organiza el aprendizaje colaborativo), motivacionales (qué lo profundiza) y de sostenibilidad (qué mantiene el cambio). Estatus: hallazgo de análisis de contenido de literatura, no de un ensayo nuevo. Inferencia: la sostenibilidad es el polo que el microlearning declara resolver —“cabe en el bolsillo, se hace entre turnos”— y que la evidencia sitúa en otra parte: en el tiempo protegido, en la confianza y en el retorno a la práctica con otros. OECD (2025) confirma, a escala de sistemas, que el aprendizaje colaborativo incrustado predice prácticas centradas en el niño y adaptativas. Inferencia: un jardín no “colabora” porque su personal reciba el mismo correo de píldoras. Colabora cuando la práctica de una se vuelve material de la otra, con acompañamiento.

La distribución de papeles se confirma por contraste. Zhang y Wang (2025) muestran que la GenAI rinde menos justo donde este caso sitúa el oficio: interacción social y colaboración. Downer et al. (2024) muestran que el curso no sustituye al acompañamiento. Clayback et al. (2024) muestran un microcurso que mueve el autoinforme. Fan et al. (2024) muestran un sello más satisfactorio para quien lo emite. Inferencia: la IA entra en el DPD de inicial, si acaso, del lado del adulto que indaga con pares y de quien acompaña esa indagación —como taller de análisis de un registro, como apoyo a un protocolo de observación conjunta—, sometida a validación pedagógica (Miao y Holmes, 2023). No entra como interlocutor que reemplaza al par ni como emisor de un badge. Miao y Cukurova (2024) se citan aquí solo como límite: el eje “IA para el aprendizaje profesional” de un marco de competencias no autoriza a tratar un curso de prompts como DPD. Un listado no incrusta.

7. Marco inferencial: cuatro pruebas para afirmar que hay DPD, no un contenido acreditado

El marco que sigue es inferencia pedagógica de este artículo, anclada en los casos y en los instrumentos verificados. No es un nuevo estándar internacional. Distingue cuatro pruebas. Si un jardín, preescolar, CENDI o escuela infantil no las pasa, no puede declarar que un curso de prompts, un webinar, un badge o un microlearning generado por IA constituyen DPD en servicio.

7.1. Prueba de la incrustación en la práctica, no del evento acreditado. Sims et al. (2025) sitúan el DPD efectivo en combinaciones que llegan a incrustar técnicas en el puesto. Downer et al. (2024) observan que el curso mueve conocimiento y el coaching mueve la sala. OECD (2025) halla menor impacto percibido en el DPD en línea, en varios sistemas. Clayback et al. (2024) miden satisfacción y autoinforme. Inferencia: la evidencia de DPD se verifica en el uso de la propia práctica —observada, conversada, reintentada—, no en un log de asistencia, un badge o un certificado de prompts. Si la “evidencia” de que el centro hace DPD es un webinar archivado, el centro ha hecho evento, no oficio.

7.2. Prueba del acompañamiento y de los pares, no del feed personalizado. Yang et al. (2022) sintetizan el coaching como DPD de inicial. Huang, Siraj y Melhuish (2024) combinan talleres y mentoría in situ. Guerra et al. (2024) y Yang, Zhang, Zhou y Ji (2023) describen comunidades que leen, practican y comparten. Zhang y Wang (2025) hallan que la GenAI no sostiene la colaboración. Inferencia: el adulto de 3–6 años no es el usuario de un modelo que “le forma de manera continua”. Es sujeto de un oficio que se ejerce con otras adultas y con quien acompaña. Si la IA entra, entra como apoyo a esa indagación, no como par sustituto ni como coach automático.

7.3. Prueba del cambio en la sala y en el grupo, no del conocimiento declarado. Downer et al. (2024) miden involucramiento infantil solo en la rama del coaching. Huang, Siraj y Melhuish (2024) miden ECERS-E, SSTEW y alfabetización. Clayback et al. (2024) no observan la sala. Doss et al. (2024) no detectan efecto en pruebas. Inferencia: un aumento de “confort con la IA” o de conocimiento de prompts no es DPD de inicial. El DPD se juega en el siguiente movimiento de la actividad con el grupo —cambiar el material, reagrupar, devolver una consigna, sostener una observación compartida—, no en un sello que se actualiza.

7.4. Prueba de los derechos y del juicio profesional, no del catálogo de competencias. UNESCO (2021) exige supervisión humana. Miao y Holmes (2023) exigen validación pedagógica. La Comisión Europea (2022) y el Departamento de Educación de Estados Unidos (2023) exigen no sustituir al docente. NAEYC (2022) exige profesionalismo reflexivo. Miao y Cukurova (2024) se leen como límite, no como objeto: un marco de competencias de IA no es un programa de DPD. Inferencia: un centro de inicial no puede tratar a la educadora como consumidora de un itinerario automatizado de “actualización IA”. El DPD no se cumple acreditando mejor. Se cumple indagando la práctica con pares y con acompañamiento.

El marco admite el coaching y la mentoría in situ (Downer et al., 2024; Yang et al., 2022; Huang, Siraj y Melhuish, 2024); las comunidades de indagación (Guerra et al., 2024; Yang, Zhang, Zhou y Ji, 2023; Liu et al., 2024); los mecanismos de incrustación (Sims et al., 2025); y el predictor de prácticas centradas en el niño del DPD colaborativo incrustado (OECD, 2025). Rechaza declarar DPD por un curso de prompts, un webinar, un badge o un microlearning generado por IA (Clayback et al., 2024; Pölzl-Stefanec y Geißler, 2022; Fan et al., 2024; Doss et al., 2024; Zhang y Wang, 2025; OECD, 2025).

8. Discusión

Tres tensiones organizan la discusión. La primera es entre consumir y ejercer. Es hallazgo que el DPD del personal de ECEC se entrega, de modo predominante, como curso y seminario, y que el formato en línea se asocia en varios sistemas con menor impacto percibido (OECD, 2025); que un microcurso mueve el autoinforme (Clayback et al., 2024); que un sello satisface más a quien lo emite (Fan et al., 2024); y que un modelo generativo acelera el análisis y no la colaboración (Zhang y Wang, 2025). Es marco que el DPD efectivo combina insight con incrustación (Sims et al., 2025) y que el profesionalismo de inicial es reflexivo y situado (NAEYC, 2022). No es hallazgo que un curso de prompts, un webinar, un badge o un microlearning produzcan el oficio que Downer et al. (2024), Guerra et al. (2024) y Yang, Zhang, Zhou y Ji (2023) observan o escuchan. La política de los cuatro artefactos mide lo que la plataforma sabe acreditar y declara lo que solo la indagación situada autorizaría.

La segunda es entre el evento y el acompañamiento. Downer et al. (2024) entregan el dato que el mercado no usa: el curso no potencia al coaching. Yang et al. (2022) y Huang, Siraj y Melhuish (2024) muestran paquetes que vuelven a la sala. OECD (2025) muestra que el coaching no llega a la mayoría del personal. Inferencia: insistir en que “ya se hizo el webinar de IA” mientras nadie observa la interacción es una pedagogía invertida. El certificado culpa a la educadora de lo que el sistema no acompañó.

La tercera es entre el par y el modelo. Guerra et al. (2024) muestran educadoras cuyo aprendizaje se nombra como reflexivo y colaborativo. Yang, Zhang, Zhou y Ji (2023) nombran el flujo leer–practicar–compartir. Zhang y Wang (2025) miden el déficit de colaboración de la GenAI. Miao y Holmes (2023) exigen validación pedagógica. Inferencia: el único uso de IA que no contradice el DPD en servicio en 3–6 años es el que permanece del lado del adulto que indaga con pares y de quien acompaña, y se somete a validación. Un modelo que ayuda a una dupla a analizar un registro de la propia sala puede servir al DPD. Un modelo que genera un microlearning porque el sistema necesita un badge no lo es.

9. Límites

Esta revisión es narrativa. No aplica PRISMA ni estima efectos combinados. Sims et al. (2025) cubren DPD en servicio no aislado a 3–6. Downer et al. (2024) son de preescolar estadounidense. Huang, Siraj y Melhuish (2024) son de Shenzhen y de talleres más mentoría, no de IA; no se usan como artículo de liderazgo. Yang et al. (2022) sintetizan coaching, no GenAI. Clayback et al. (2024) son un N = 25 de autoinforme. Fan et al. (2024) y Doss et al. (2024) no aíslan jardín; Doss es STEM. Zhang y Wang (2025) no son de CENDI. Guerra et al. (2024) y Yang, Zhang, Zhou y Ji (2023) son cualitativos de N pequeño. Chen (2024), Su y Yang (2022) y Ljungcrantz (2026) mapean IA en ECE, no DPD del adulto. Miao y Cukurova (2024) se citan solo como límite. NAEYC, UNESCO, OECD y las guías de 2021–2023 son de marco. No se localizaron ensayos latinoamericanos de DPD en servicio e IA en jardín que midan indagación situada frente a microlearning. Las inferencias de la sección 7 son hipótesis de categoría pedagógica, no evidencia de implementación.

10. Conclusiones

Un curso de prompts, un webinar, un badge o un microlearning generado por IA no constituyen desarrollo profesional docente en servicio en un centro de educación inicial. La evidencia verificada no autoriza esa declaración. Ciento cuatro ensayos sitúan el DPD efectivo en mecanismos que llegan a incrustar la práctica, no en el evento (Sims et al., 2025). Más del 60% del personal de ECEC sigue recibiendo cursos y seminarios, el coaching no llega a la mayoría y el formato en línea se asocia, en varios sistemas, con menor impacto percibido (OECD, 2025). Un microcurso mueve el autoinforme (Clayback et al., 2024). Un sello satisface más a quien lo emite (Fan et al., 2024) y, en un proyecto estatal, no mueve el logro (Doss et al., 2024). Un modelo generativo acelera el análisis y no la colaboración (Zhang y Wang, 2025). Dieciocho y treinta y nueve revisiones saturan el crecimiento de la IA en ECE sin equivalerlo a DPD del adulto (Chen, 2024; Su y Yang, 2022; Ljungcrantz, 2026). En cambio, cuando hay DPD en inicial, hay acompañamiento e indagación: 496 maestras en las que el curso no sustituye al coaching ni lo potencia (Downer et al., 2024), 33 ensayos de coaching (Yang et al., 2022), un paquete de talleres más mentoría in situ que mueve la calidad de proceso (Huang, Siraj y Melhuish, 2024), 27 educadoras chilenas que nombran la comunidad como práctica reflexiva (Guerra et al., 2024) y 28 maestras de preescolar que nombran el flujo leer–practicar–compartir (Yang, Zhang, Zhou y Ji, 2023). El derecho y las guías vigentes exigen supervisión humana, validación pedagógica y no sustituir el juicio profesional; un marco de competencias de IA no es, por sí solo, un DPD (UNESCO, 2021; Miao y Holmes, 2023; European Commission, 2022; U.S. Department of Education, 2023; Miao y Cukurova, 2024).

Donde las fuentes no miden un jardín, este artículo no lo afirma. Donde miden un curso, un webinar, un badge o un microlearning, no las traduce en DPD. Acompañar a educadoras de niñas y niños de tres a seis años con desarrollo profesional es ejercer una indagación situada en la práctica, con pares y con acompañamiento. Lo demás es consumo de contenido automatizado. No es DPD, y no debe presentarse como lo que no es.

Laboratorio Editorial de NEXTECH.IA / Ingeniero Mitre.

Referencias

  1. Chen, J. J. (2024). A scoping study on AI affordances in early childhood education: Mapping the global landscape, identifying research gaps, and charting future research directions. Journal of Artificial Intelligence Research, 81, 701–740. https://doi.org/10.1613/jair.1.16882
  2. Clayback, K. A., LoCasale-Crouch, J., y Alamos, P. (2024). A pilot study of a micro-course to promote positive teaching practices and prevent exclusionary discipline in early childhood. Early Childhood Research Quarterly, 67, 182–190. https://doi.org/10.1016/j.ecresq.2023.12.010
  3. Doss, C. J., Wolfe, R. L., Tekkumru-Kisa, M., Christianson, K., Ziegler, M. D., y Kaufman, J. H. (2024). The role of micro-credentials in strengthening STEM teaching and learning: An evaluation of the Louisiana STEM Micro-Credentials Project (RR-A2486-2). RAND Corporation. https://doi.org/10.7249/RRA2486-2
  4. Downer, J. T., Doyle, N. B., Pianta, R. C., Burchinal, M., Field, S., Hamre, B. K., LoCasale-Crouch, J., Howes, C., LaParo, K., y Scott-Little, C. (2024). Coaching and coursework focused on teacher–child interactions during language/literacy instruction: Effects on teacher outcomes and children’s classroom engagement. Early Education and Development, 35(5), 1032–1062. https://doi.org/10.1080/10409289.2024.2303604
  5. European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2766/153756
  6. Fan, X., Wei, X., Lewis, A., y Watts, J. (2024). Micro-credentialing as an approach to educator professional learning: Voices from developers, pursuers, and assessors. Teaching and Teacher Education, 148, 104700. https://doi.org/10.1016/j.tate.2024.104700
  7. Guerra, P., Figueroa Céspedes, I., Zamora, P., y González, M. P. (2024). An exploratory study of Chilean early childhood teachers’ professional learning communities. Early Years, 44(3-4), 585–599. https://doi.org/10.1080/09575146.2023.2198164
  8. Huang, R., Siraj, I., y Melhuish, E. (2024). Promoting effective teaching and learning through a professional development program: A randomized controlled trial. Journal of Educational Psychology, 116(8), 1352–1367. https://doi.org/10.1037/edu0000851
  9. Liu, M., Hedges, H., y Cooper, M. (2024). Effective collaborative learning for early childhood teachers: Structural, motivational and sustainable features. Professional Development in Education, 50(2), 420–438. https://doi.org/10.1080/19415257.2023.2235578
  10. Ljungcrantz, L. (2026). The interaction of AI and early childhood education. A state-of-the-art review 2020–2024. Early Childhood Education Journal, 54, 3565–3581. https://doi.org/10.1007/s10643-025-02079-3
  11. Miao, F., y Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
  12. Miao, F., y Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535
  13. NAEYC. (2022). Developmentally appropriate practice in early childhood programs serving children from birth through age 8 (4.ª ed.). NAEYC. https://www.naeyc.org/resources/pubs/books/dap-fourth-edition
  14. OECD. (2021). Starting Strong VI: Supporting meaningful interactions in early childhood education and care. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/f47a06ae-en
  15. OECD. (2023). Empowering young children in the digital age (Starting Strong). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/50967622-en
  16. OECD. (2025). Results from TALIS Starting Strong 2024: Strengthening early childhood education and care. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/20af08c0-en
  17. Pölzl-Stefanec, E., y Geißler, C. (2022). “Micro-steps” on the route to successful online professional development for Austrian early childhood educators. International Journal of Educational Research, 115, 102042. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2022.102042
  18. Sims, S., Fletcher-Wood, H., O’Mara-Eves, A., Cottingham, S., Stansfield, C., Goodrich, J., Van Herwegen, J., y Anders, J. (2025). Effective teacher professional development: New theory and a meta-analytic test. Review of Educational Research, 95(2), 213–254. https://doi.org/10.3102/00346543231217480
  19. Su, J., y Yang, W. (2022). Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100049. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100049
  20. UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
  21. U.S. Department of Education, Office of Educational Technology. (2023). Artificial intelligence and the future of teaching and learning: Insights and recommendations. U.S. Department of Education. https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf
  22. Yang, J., Zhang, Y., Zhou, Y., y Ji, Y. (2023). What are the core features of professional learning community in Chinese preschool teachers’ perspectives: Based on grounded theory analysis. Frontiers in Psychology, 14, 1177321. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1177321
  23. Yang, W., Huang, R., Su, Y., Zhu, J., Hsieh, W.-Y., y Li, H. (2022). Coaching early childhood teachers: A systematic review of its effects on teacher instruction and child development. Review of Education, 10(1), e3343. https://doi.org/10.1002/rev3.3343
  24. Zhang, H., y Wang, Q. (2025). How could GenAI work on in-service teachers’ knowledge building process? An empirical study based on epistemic network analysis. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22, Article 47. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00544-y