Conecta tu IA a la evidencia sobre qué funciona cuando se usa IA para aprender
Claude, ChatGPT o cualquier asistente compatible puede consultar la base curada de EvidencIA mientras responde. Cita el estudio, la página y el enlace de cada cifra, distingue un ensayo aleatorio de un blog y dice cuándo no hay evidencia.
https://mcp.redevidencia.org/mcp
Cómo conectarlo en Claude, ChatGPT o Gemini, paso a paso: copia la dirección que termina en /mcp y pégala en tu asistente.
Funciona en Claude y en ChatGPT (con plan de pago). Gemini, por ahora, acepta conectores sólo en Estados Unidos. En Copilot, a través de Copilot Studio con una cuenta de trabajo.
Gratis, de sólo lectura y sin cuenta. No recibe ni guarda datos personales.
Elige tu asistente
- En claude.ai o la aplicación de escritorio, abre Configuración y entra a Conectores.
- Elige "Agregar conector personalizado".
- Nombre: EvidencIA. URL:
https://mcp.redevidencia.org/mcp(sin autenticación) - En una conversación nueva, activa EvidencIA en el menú de herramientas y pregunta.
Los nombres de los menús cambian con frecuencia; si no ves la opción, busca "Conectores" o "MCP" en la configuración.
- En ChatGPT, abre Plugins en el menú lateral y elige Agregar y luego Create MCP App (requiere un plan pago).
- Nombre: EvidencIA. Server URL:
https://mcp.redevidencia.org/mcp· Autenticación: sin autenticación. Marca la casilla de confirmación y crea. - En una conversación, escribe
@EvidencIA, elige el conector y haz tu pregunta. La primera vez ChatGPT pide confirmar la conexión.
Probado con una cuenta Plus.
- En la computadora, entra a
gemini.google.com, abre Settings y luego Connected Apps. - En "Custom apps", elige "Add a custom app" y pega la dirección:
https://mcp.redevidencia.org/mcp - Haz clic en Next y sigue los pasos. Después, EvidencIA queda disponible también en la app de Gemini del teléfono.
Por ahora Google lo ofrece sólo en Estados Unidos, en inglés, a mayores de 18 años, con una cuenta personal de Google (no de trabajo ni de escuela) y con la actividad de Gemini activada. En otros países la sección "Custom apps" no aparece. Gemini CLI sí funciona en todas partes: está en la pestaña de editores.
- Copilot de uso personal no acepta conectores. Con una cuenta de trabajo, entre a Copilot Studio y abra (o cree) un agente.
- En Herramientas, agregue una herramienta de tipo Model Context Protocol. Nombre: EvidencIA. Dirección:
https://mcp.redevidencia.org/mcp· sin autenticación. - Publique el agente en Microsoft 365 Copilot o en Teams y pregúntele ahí.
Requiere una licencia de Copilot Studio y que su organización permita conectores. Lo describimos según la documentación de Microsoft; todavía no lo probamos. Si no puede, use los archivos de abajo.
Claude Code:
claude mcp add --transport http evidencia https://mcp.redevidencia.org/mcp
VS Code (.vscode/mcp.json):
{ "servers": { "evidencia": { "type": "http", "url": "https://mcp.redevidencia.org/mcp" } } }
Cursor (~/.cursor/mcp.json) y Gemini CLI (settings.json, con httpUrl):
{ "mcpServers": { "evidencia": { "url": "https://mcp.redevidencia.org/mcp" } } }
Cualquier cliente compatible con el Model Context Protocol por HTTP puede usar la dirección. Para clientes que sólo funcionan por stdio:
npx -y mcp-remote https://mcp.redevidencia.org/mcp
¿Tu asistente no acepta conectores?
Algunas instituciones los bloquean, como el Copilot de muchas organizaciones, y Gemini por ahora sólo los acepta en Estados Unidos. Para esos casos, la misma evidencia en archivos, en inglés:
- Documento (Word) las lecciones y los estudios verificados, con enlaces y las instrucciones para el asistente.
- Instrucciones: Word · texto. Para pegar en un agente de Copilot, una Gem o un GPT.
Crea un agente, una Gem o un GPT con las instrucciones y sube el documento como conocimiento; si no se puede, adjunta el documento a la conversación y pega las instrucciones. Es una foto de la base que se actualiza cada mes; el conector está siempre al día.
Qué ve tu asistente cuando le preguntas
¿La IA es mala para el aprendizaje de los estudiantes?
Una pregunta real y lo que el conector le devolvió al asistente, recortado. Con esto escribió las respuestas de más abajo.
que_sabemos · lo primero que consultó el asistente 7 lecciones de la red; se muestran 2, con un estudio de cada una El acceso libre a chatbots de uso general mejora las tareas mientras la IA está disponible, pero empeora lo que el estudiante aprende y lo que rinde sin ella. Fuerza de la evidencia: consistente [Bastani et al., 2025](https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122) · Turquía · ensayo aleatorio Con acceso libre a GPT-4 durante la práctica, los estudiantes resolvieron más ejercicios (+48 % frente al control), pero rindieron peor en el examen sin ayuda al final de la sesión (-17 %). + Strömberg y otros (China), Rismanchian y otros (EE. UU.) y 2 más Los tutores de IA con guía pedagógica muestran efectos positivos en ensayos aleatorios de contextos muy distintos, pero el efecto depende de que los estudiantes los usen y de cómo se integran a la clase. Fuerza de la evidencia: moderada [LearnLM Team y Fab AI, 2026](https://storage.googleapis.com/deepmind-media/LearnLM/learnLM_sierraleone_may26.pdf) · Sierra Leona · ensayo aleatorio Ocho semanas de clases estructuradas con Gemini en modo de aprendizaje guiado. Cifra: +0.258 DE en matemática. Midió: el currículo de matemática de 7.º y 8.º grado (contenidos del programa). + Kestin y otros (EE. UU.), Chung y otros (Taiwán) y 1 más
Cada cifra, con su página y su enlace
Si la herramienta no da un número, el asistente no lo inventa.
El nivel de la evidencia
Los niveles 1 y 2 sostienen un «funciona»; el 3 y el 4 son contexto.
Las advertencias, junto al dato
Preprint, laboratorio, desarrollador como autor, métricas que no se comparan.
Una respuesta para quien decide
La conclusión primero, cada efecto en palabras, las fuentes al final y el detalle técnico sólo si se pide.
Respuestas reales, sin y con el conector
ChatGPT · la misma pregunta
«No necesariamente. La IA puede perjudicar el aprendizaje cuando hace el trabajo cognitivo por el estudiante, y puede mejorarlo mucho cuando funciona como tutor y obliga al estudiante a pensar.»
Buena síntesis, pero describe los estudios sin nombrarlos ni enlazarlos, y remite a páginas generales (PubMed, la OCDE, PISA).
«En secundaria en Turquía, el acceso libre a GPT-4 mejoró el desempeño durante la práctica, pero los estudiantes rindieron 17 % peor en un examen posterior sin IA (Bastani et al., 2025). […]»
Nombra el estudio con su cifra y su enlace, y separa el desempeño durante la práctica de lo que de verdad aprendieron.
Claude · una cifra que circula
Un meta-análisis dice que ChatGPT mejora el rendimiento académico en 0,7 desviaciones estándar. ¿Debo usar esa cifra en mi informe?
«Respuesta corta: no la cites sin haber leído el meta-análisis original y sin contextualizarla. Un efecto de 0,7 DE es una señal de alarma, no un dato listo para usar.»
Buen criterio general, pero no identifica el estudio ni dice qué midió.
«La cifra viene de Deng et al., 2025, que juntó 69 estudios. […] En buena parte de esos estudios no sabemos si el estudiante tenía ChatGPT abierto durante la evaluación. En nueve se permitió explícitamente, y otros 33 no informan.»
«[…] el meta-análisis de ensayos aleatorios con grupo de control da una mejora moderada, de 0,125 DE […] (Burneo et al., 2026).»
Identificó el meta-análisis y explicó qué mide la cifra; los nueve estudios con ChatGPT disponible en la evaluación están en la página 18 del paper.
Fragmentos de respuestas reales, recortados.
¿Mejora las respuestas?
Evaluación ciega · 28 de septiembre de 2026Afirmaciones respaldadas por la evidencia, de cada 100
Dos preguntas por sistema; cada barra resume de 13 a 31 afirmaciones. Sin el conector, Qwen y gpt‑oss no hicieron ninguna afirmación que se pudiera comprobar contra un estudio. Con él, gpt‑oss se equivocó en tres, entre ellas dos costos.
Claude en 16 preguntas de un ministerio
- Cada afirmación se revisa contra la evidencia, y sólo cuenta si el verificador copia el fragmento textual.
- Un lector simulado sin formación en estadística dice qué entendió y qué haría; se corrige contra una clave.
- Juez único: Claude. También juzga respuestas de Claude, y puede preferir su propio estilo.
Antes de cambiar el conector, lo probamos con Claude y ChatGPT
Para que ningún recorte separe un estudio de su enlace, probamos poner el enlace al comienzo de cada ficha, en vez de al final.
Claude Igual
En las dos versiones: todos los enlaces reales, las mismas cinco fuentes en la pregunta de costo y la oferta de detalle técnico al final.
ChatGPT Cubrió menos
Ensayos con costo citados en cada corrida de la pregunta de costo; en verde, las que incluyen los tres.
Decisión: el enlace queda al final. Un cambio que ayuda a un asistente poco usado no puede empeorar a Claude ni a ChatGPT, que son los que más se usan.
Una corrida por sistema, así que no afirmamos estabilidad. Qwen y gpt‑oss vieron un conector recortado por el límite gratuito de Groq. Faltan jueces de otras familias de modelos.
Preguntas que funcionan bien
- ¿Qué dice la evidencia rigurosa sobre los tutores de IA en secundaria? ¿Y en América Latina?
- Voy a financiar IA para que los docentes planifiquen clases. ¿Qué funcionó y qué salió mal?
- ¿Hay evidencia para Perú, o para escuelas rurales? Si no hay, dímelo.
- Un meta-análisis dice que ChatGPT mejora el rendimiento 0,7 desviaciones estándar. ¿Uso esa cifra?
- ¿Qué es lo más nuevo que se publicó en 2026 sobre IA y aprendizaje?
Cuatro niveles de evidencia, y tu IA sabe cuál es cuál
No toda la evidencia pesa lo mismo. Las barras muestran, a escala, cuántos documentos de la base hay en cada nivel.
Causal sobre aprendizaje, verificado
Ensayos aleatorios contra un grupo sin la intervención, de campo o de laboratorio, que miden aprendizaje sin IA. Cada cifra revisada contra el paper, con página y cita textual; si el ensayo tiene limitaciones o es de laboratorio, la advertencia va junto al nivel.
Causal con límites
No es un ensayo aleatorio (cuasi-experimento), mide otra cosa, o es un estudio de impacto de otro repositorio: EvidencIA lo leyó completo, pero no verificó cada cifra, y sólo entra aquí si midió aprendizaje con una prueba.
Descriptivo o correlacional
Útil para entender uso, adopción y contexto. Incluye estudios causales de otros repositorios que no midieron aprendizaje con una prueba. No sirve para afirmar que algo mejora el aprendizaje.
Orientación
Guías, marcos, informes de política, blogs y videos. Útiles para decidir y diseñar; no son evidencia de efecto.
Lo escaso del nivel 1 es un hallazgo en sí: todavía hay pocos ensayos rigurosos sobre IA y aprendizaje, y casi ninguno en países de ingreso bajo.
Una base curada por la red, más repositorios de colegas
| Fuente | Qué aporta | Documentos |
|---|---|---|
| EvidencIA | Estudios, meta-análisis, guías y blogs elegidos por la red | 108 |
| Stanford SCALE AI Hub | Estudios de impacto, revisiones y estudios cuantitativos | 871 |
| Empirical, de Cristóbal Cobo | Informes, guías, casos de país, blogs y videos | 296 |
| Banco Mundial | Publicaciones sobre digital e IA en Desarrollo Humano | 112 |
Cómo le llega la información a tu IA: las fichas
El conector no le pasa a tu IA los PDF: le pasa fichas. Cada ficha dice qué es el documento, qué diseño tiene, qué midió y qué encontró, y cada dato va con la página y la frase del documento de donde sale. Por eso la respuesta puede citar la página exacta, y cualquiera puede abrirla y comprobarla.
En los estudios que elige la red, cada cifra se verificó contra el paper. Las fichas de los documentos de los repositorios de colegas se armaron con su texto completo, y cada cita se comprobó contra ese texto; los papers de pago conservan sólo su resumen. Las políticas nacionales y las guías internacionales tienen su propia ficha, tema por tema: edad mínima, datos personales, evaluación, formación docente, compras de herramientas y otros.
Límites del prototipo
- La base es curada, no exhaustiva. Para indicadores de país (matrícula, pobreza de aprendizajes, PISA) conviene conectar también el conector Data360 del Banco Mundial.
- Las siete lecciones son una lectura de la red en versión prototipo, pendiente de revisión de su comité.
- Los estudios que entraron por doble extracción con IA, sin revisión humana todavía, lo dicen en su ficha.
- Cuenta cuántas conexiones y consultas recibe por día, por asistente y por herramienta. No guarda las preguntas ni datos de quien pregunta.
Para quien integra el conector: sus herramientas y plantillas
que_sabemosLas lecciones curadas por tema, con la fuerza de la evidencia y lo que falta saber.
buscar_evidenciaBúsqueda con filtros por nivel, fuente, país, región, nivel educativo y tipo de intervención.
ver_estudioLa ficha completa: diseño, muestra, cada resultado con su página y su cita, costo, riesgo de sesgo y cómo se verificó.
comparar_estudiosUna tabla en escala común: efecto en desviaciones estándar, costo por estudiante y efecto por cada USD 100.
buscar_en_textoPasajes del texto completo de los papers que cualquiera puede abrir en línea, con su página, para preguntas de detalle.
novedadesLo más reciente de la evidencia causal, por fecha de publicación.
panorama_evidenciaQué cubre la base y dónde están los vacíos, por región y nivel.
search · fetchCompatibilidad con la investigación profunda de ChatGPT.
Plantillas: nota para decisores (una página sobre un tema, sólo con la evidencia de la base) y revisar propuesta (contrasta un programa o una compra con la evidencia).