Rethinking Higher Education/es/Chapter 9
Nativos digitales en China y Europa: competencias digitales comparadas, actitudes ante la IA e implicaciones educativas
Martin Woesler
Universidad Normal de Hunan
Resumen
El concepto del «nativo digital» —introducido por Marc Prensky en 2001 para describir una generación supuestamente transformada por la inmersión en la tecnología digital— ha influido profundamente en la política educativa a ambos lados del continente euroasiático. Sin embargo, dos décadas de investigación empírica no han logrado validar de manera consistente su afirmación central: que crecer con tecnología produce una competencia digital uniformemente alta. Este artículo examina la alfabetización digital, las actitudes ante la IA y las implicaciones educativas a través de una comparación sistemática de la Unión Europea y China, basándose en el marco DigComp 2.2 de la UE (más de 250 ejemplos de competencias en 21 áreas), las campañas centralizadas de alfabetización digital de China y los estudios empíricos recientes sobre la competencia digital de estudiantes y docentes. Documentamos brechas significativas: solo el 55,6 por ciento de la población de la UE posee al menos competencias digitales básicas, a pesar del objetivo del Decenio Digital del 80 por ciento para 2030; China ha logrado una conectividad de banda ancha del 99,9 por ciento en las escuelas, mientras que la penetración de internet en las zonas rurales se mantiene en el 69,5 por ciento. Una evaluación multinacional de 1.465 estudiantes universitarios en Alemania, el Reino Unido y Estados Unidos revela una variación transnacional sustancial en la alfabetización en IA, mientras que un análisis de perfiles latentes de 782 docentes chinos de inglés como lengua extranjera identifica cuatro perfiles distintos de alfabetización en IA que van del «deficiente» (12,1 por ciento) al «excelente» (14,1 por ciento). Sostenemos que el mito del nativo digital ha creado supuestos políticos peligrosos —que los jóvenes necesitan menos, no más, educación digital estructurada— y que tanto los enfoques europeos como los chinos deben pasar de medir el acceso a cultivar la competencia digital crítica, la alfabetización en IA y la capacidad para una ciudadanía digital responsable.
Palabras clave: nativos digitales, alfabetización digital, alfabetización en IA, DigComp 2.2, educación digital china, competencias digitales europeas, brecha digital, Generación Z, competencia digital, educación comparada
1. Introducción
En 2001, Marc Prensky publicó un breve ensayo en On the Horizon que remodelaría el discurso educativo durante una generación. «Nativos digitales, inmigrantes digitales» argumentaba que los estudiantes que entraban en el sistema educativo habían sido fundamentalmente transformados por su inmersión en la tecnología digital: «piensan y procesan la información de manera fundamentalmente diferente a sus predecesores» (Prensky 2001). La metáfora era poderosa, intuitiva e inmediatamente influyente.
También era, como demostraría la investigación posterior, en gran medida errónea. Bennett, Maton y Kervin (2008), en lo que sigue siendo la evaluación crítica más ampliamente citada, demostraron que la evidencia empírica no respaldaba las afirmaciones de una generación con competencias tecnológicas uniformemente altas o estilos de aprendizaje radicalmente diferentes. La variación dentro de las cohortes de edad superaba con creces la variación entre ellas. El estatus socioeconómico, la formación educativa y la motivación individual eran predictores mucho más fuertes de la competencia digital que la pertenencia generacional.
Mertala y colegas (2024), en un análisis bibliométrico de 1.886 artículos publicados entre 2001 y 2022, documentan la notable persistencia del concepto de nativo digital a pesar de su debilidad empírica. La literatura inicial se basaba en afirmaciones no validadas y decayó al enfrentar desafíos empíricos, sin embargo, el concepto continúa moldeando la política y el discurso público.
2. Marcos: DigComp 2.2 frente a las iniciativas chinas de alfabetización digital
2.1 El enfoque europeo: DigComp 2.2
El instrumento principal de la UE para definir y medir la competencia digital es el Marco de Competencia Digital para los Ciudadanos (DigComp). La versión más reciente, DigComp 2.2, publicada en 2022, proporciona más de 250 nuevos ejemplos de conocimientos, habilidades y actitudes organizados en 21 competencias dentro de cinco áreas: información y alfabetización de datos, comunicación y colaboración, creación de contenido digital, seguridad y resolución de problemas. Notablemente, la actualización de 2022 incorpora ejemplos relacionados con los sistemas de inteligencia artificial y las tecnologías basadas en datos (Vuorikari, Kluzer y Punie 2022).
2.2 El enfoque chino: campañas centralizadas de alfabetización digital
El enfoque de China difiere fundamentalmente en su arquitectura institucional. En lugar de un marco único orientado al ciudadano, China despliega la alfabetización digital a través de iniciativas centralizadas coordinadas entre múltiples ministerios. El Plan 2025 para la Mejora de la Alfabetización y Competencias Digitales Nacionales establece prioridades que incluyen el desarrollo de sistemas de cultivo del talento digital, la expansión de la aplicación y gobernanza de la IA, la construcción de una sociedad digital inclusiva y la promoción de la cooperación internacional.
Los resultados del Plan de Acción de Informatización Educativa 2.0 han sido dramáticos en términos de infraestructura: para 2025, el 99,9 por ciento de todas las escuelas chinas tienen banda ancha de 100 Mbps o más rápida, el 99,5 por ciento tiene aulas multimedia, y más del 75 por ciento ofrece internet inalámbrico en el campus. La Plataforma Nacional de Educación Inteligente conecta 519.000 escuelas, atendiendo a 18,8 millones de docentes y 293 millones de estudiantes (Ma 2025).
3. Alfabetización en IA a través de las fronteras
3.1 Panorama político
El AI Act de la UE (Reglamento 2024/1689) introdujo una obligación específica de alfabetización en IA. El artículo 4, que entró en vigor el 2 de febrero de 2025, exige que los proveedores e implementadores de sistemas de IA «adopten medidas para garantizar, en la medida de lo posible, un nivel suficiente de alfabetización en IA de su personal». Esta disposición se aplica directamente a las universidades que despliegan herramientas de IA para la enseñanza, la evaluación o la administración.
El enfoque de China integra la alfabetización en IA en sus campañas más amplias de alfabetización digital y, a partir de septiembre de 2025, en la educación obligatoria en IA en todas las escuelas primarias y secundarias.
3.2 Hallazgos empíricos
Hornberger y colegas (2025), en una evaluación multinacional de 1.465 estudiantes universitarios en Alemania, el Reino Unido y Estados Unidos, encuentran que los estudiantes alemanes demuestran una mayor alfabetización en IA, los estudiantes del Reino Unido mantienen actitudes más negativas hacia la IA, y los estudiantes estadounidenses informan de una mayor autoeficacia en IA.
En el contexto chino, Pan y Wang (2025) presentan un análisis de perfiles latentes de 782 docentes chinos de inglés como lengua extranjera que identifica cuatro perfiles distintos de alfabetización en IA: alfabetización en IA deficiente (12,1 por ciento), moderada (45,5 por ciento), buena (28,4 por ciento) y excelente (14,1 por ciento). El hallazgo de que casi el 58 por ciento de los docentes se sitúan en las categorías deficiente o moderada tiene implicaciones significativas: si los propios docentes carecen de competencia en IA, su capacidad para desarrollarla en los estudiantes es necesariamente limitada.
4. La brecha digital
4.1 China: la brecha urbano-rural
La brecha digital de China es principalmente geográfica. El 55.º Informe Estadístico sobre el Desarrollo de Internet en China (CNNIC 2025) informa de 1.099 millones de usuarios de internet a diciembre de 2024, representando una tasa de penetración nacional del 79,0 por ciento. Sin embargo, la penetración de internet rural se sitúa en el 69,5 por ciento, casi diez puntos porcentuales por debajo de la media nacional.
Zheng y colegas (2025), en un metaanálisis integral de 164 estudios epidemiológicos que involucran a 737.384 adolescentes chinos, encuentran una prevalencia conjunta de adicción a internet del 10,3 por ciento, con los adolescentes rurales mostrando tasas más altas.
4.2 Europa: variación socioeconómica e interestatal
La brecha digital europea opera a lo largo de ejes diferentes: estatus socioeconómico, nivel educativo, edad y —críticamente— Estado miembro. El Informe sobre el Estado del Decenio Digital 2025 de la Comisión Europea documenta que solo el 55,6 por ciento de la población de la UE posee al menos competencias digitales básicas, lejos del objetivo del 80 por ciento para 2030. Los Países Bajos (83 por ciento) y Finlandia (82 por ciento) lideran en competencias digitales básicas, mientras que Rumanía (28 por ciento) y Bulgaria (36 por ciento) quedan muy rezagadas.
Los datos de PISA 2022 proporcionan una perspectiva educativa sobre la brecha. Los estudiantes que dedicaban hasta una hora diaria a dispositivos digitales para aprender obtuvieron 14 puntos más en matemáticas, pero los estudiantes distraídos por el uso de dispositivos por otros obtuvieron 15 puntos menos. Solo el 60 por ciento de los estudiantes expresaron confianza en su capacidad para gestionar su propia motivación para el trabajo escolar digital (OCDE 2023).
5. Tiempo de pantalla, hábitos digitales y ecosistemas de plataformas
Los entornos digitales habitados por los jóvenes en China y Europa difieren no solo en escala sino en naturaleza. Los jóvenes chinos utilizan principalmente WeChat (95,76 por ciento), QQ (72,25 por ciento), Douyin (65,57 por ciento) y Xiaohongshu (36,50 por ciento). Los jóvenes europeos habitan un ecosistema de plataformas diferente, con Instagram, TikTok, YouTube y Snapchat compitiendo por la atención.
Livingstone, Mascheroni y Stoilova (2023), en una revisión sistemática de la evidencia sobre las competencias digitales de los jóvenes de 12 a 17 años, encuentran una relación de doble filo: mayores competencias digitales se asocian positivamente con oportunidades en línea y beneficios informativos, pero también se correlacionan con una mayor exposición a riesgos en línea.
6. Competencia digital y capacidad de innovación
Zhou y colegas (2025), en un estudio de 1.334 estudiantes en 12 universidades de Ningbo, China, encuentran una fuerte correlación positiva entre la alfabetización digital y la capacidad de innovación (beta = 0,76, p < 0,001). Estos hallazgos sugieren que la alfabetización digital no es meramente una habilidad de consumo sino un fundamento para el pensamiento creativo y crítico que ambas economías necesitan.
7. Implicaciones para el diseño curricular
La evidencia revisada en este artículo apunta a varias implicaciones para el diseño curricular tanto en universidades europeas como chinas.
Primera, la educación en alfabetización digital debe ser estructurada y explícita, no supuesta. El legado más pernicioso del mito del nativo digital es la suposición de que los jóvenes llegan a la universidad ya competentes digitalmente. La evidencia empírica refuta esta suposición de manera decisiva.
Segunda, la alfabetización en IA requiere atención pedagógica específica. El mandato del artículo 4 del AI Act de la UE se aplica directamente a las universidades.
Tercera, la educación en alfabetización digital debe abordar los riesgos además de las oportunidades.
Cuarta, la brecha digital debe abordarse como un desafío socioeconómico y geográfico, no generacional.
Quinta, los marcos de alfabetización digital deben evolucionar para abordar la dimensión algorítmica de la vida digital —la capacidad de comprender cómo los sistemas de recomendación, los algoritmos de moderación de contenido y la personalización impulsada por IA moldean el entorno informativo—.
8. Conclusión
El nativo digital es un mito que ha sobrevivido a su utilidad. Veinticinco años después del ensayo original de Prensky, la evidencia empírica es inequívoca: crecer con tecnología no produce competencia digital. La alfabetización digital, como cualquier otra forma de alfabetización, debe enseñarse, practicarse y evaluarse. La alfabetización en IA añade una nueva dimensión a este desafío, requiriendo no meramente la capacidad de usar herramientas de IA sino la capacidad crítica de evaluar sus resultados, comprender sus limitaciones y navegar sus implicaciones éticas.
La comparación de los enfoques europeos y chinos revela fortalezas y debilidades complementarias. El enfoque basado en marcos de la UE proporciona claridad conceptual y protección de derechos individuales pero lucha con la implementación. El enfoque centralizado y centrado en la infraestructura de China logra una velocidad de despliegue notable pero enfrenta desafíos en la competencia del profesorado, la equidad urbano-rural y la brecha entre acceso y uso crítico.
Ni uno ni otro enfoque ha resuelto el problema fundamental que el mito del nativo digital se suponía que debía abordar: cómo preparar a los jóvenes para un mundo en el que la tecnología digital es ubicua pero la competencia digital está desigualmente distribuida. Sostenemos que el camino más prometedor combina el rigor europeo en la definición y evaluación de competencias con la velocidad china en el despliegue y la escala.
Agradecimientos
Esta investigación se realizó en el marco del Centro de Excelencia Jean Monnet «EUSC-DEC» (Subvención de la UE 101126782, 2023-2026).
Referencias
Bennett, S. et al. (2008). The 'digital natives' debate. British Journal of Educational Technology, 39(5), 775–786.
CNNIC. (2025). The 55th Statistical Report on China's Internet Development. Beijing.
Hornberger, M. et al. (2025). A multinational assessment of AI literacy among university students. Computers in Human Behavior: AI Humans, 4, 100132.
Livingstone, S. et al. (2023). The outcomes of gaining digital skills for young people's lives. New Media and Society, 25(5), 1176–1202.
Long, D. & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? CHI 2020.
Ma, C. (2025). China's Achievements in Digital Education. Science Insights Education Frontiers, 27(1), 4435–4451.
Mertala, P. et al. (2024). Digital natives in the scientific literature. Computers in Human Behavior, 152, 108076.
OECD. (2023). PISA 2022 Results (Volume I).
Pan, Z. & Wang, Y. (2025). Exploring the Profiles of Teacher AI Literacy. European Journal of Education, 60(1), e70020.
Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On the Horizon, 9(5), 1–6.
Vuorikari, R. et al. (2022). DigComp 2.2. EUR 31006 EN, Publications Office of the EU.
Zheng, M.-R. et al. (2025). Prevalence of internet addiction among Chinese adolescents. Asian Journal of Psychiatry, 105, 104458.
Zhou, Y. et al. (2025). Digital literacy and university students' innovation capability. Frontiers in Psychology, 16, 1548817.