Meta AI Literacy Scale (MAILS)

En resumen

Un cuestionario de autoevaluación de las habilidades con la IA que también pregunta por la seguridad con que las personas se ven para aprender y resolver problemas con la IA. Úselo junto a una prueba de conocimientos, no en su lugar.

Para quien dirija la evaluación: una persona responsable de RR. HH. u operaciones, un equipo de proyecto interno o una consultoría externa.

Qué mide

Cómo valoran las personas sus propios conocimientos de IA: usarla y aplicarla, entenderla, reconocerla, juzgar su ética y crear con ella. Después añade algo que la mayoría de las escalas dejan fuera: la seguridad que tienen las personas en poder aprender sobre la IA y resolver problemas con ella, y lo bien que gestionan sus propias reacciones ante ella.

Esas partes adicionales son útiles para planificar la formación. Las personas que dudan de poder aprender necesitan un comienzo distinto del de las personas a las que solo les faltan conocimientos.

Cómo usarlo

1. Úselo junto con una prueba de conocimientos.
2. Lea primero las puntuaciones de seguridad cuando planifique la formación.
3. Compare la autoevaluación con el resultado de la prueba. La diferencia muestra quién se sobrevalora y quién se infravalora.
4. No compare puntuaciones entre versiones en distintos idiomas.

Qué no mide

• Los conocimientos reales. Es una autoevaluación. Las autoevaluaciones difieren de los resultados de las pruebas, en los dos sentidos.
• La habilidad en un puesto concreto.

Cómo se probó

• La versión completa se probó con 300 adultos en Alemania. Las partes aparecieron como se esperaba.
• Un segundo artículo informa de otros tres estudios y construye la versión corta de 10 preguntas. Los resultados respaldaron la escala en conjunto. Algunos hallazgos fueron inesperados, y los autores dicen que la versión corta necesita más pruebas.
• Una versión griega se probó con dos muestras de docentes de educación infantil (133 y 342 personas) y mostró la misma estructura de nueve partes. Ese estudio no comprobó si las puntuaciones griegas y las originales se pueden comparar directamente.

Licencia y acceso

Tenga en cuenta las dos licencias. La versión corta se puede traducir y adaptar libremente. La versión completa se puede compartir sin cambios con fines no comerciales, y una traducción cuenta como un cambio.

Alternativas

Otras evaluaciones con un fin parecido, y cuándo conviene cada una.

• ¿Qué sabe el personal sobre la IA? Scale of Artificial Intelligence Literacy for All (SAIL4ALL) Prefiérala cuando quiera poner a prueba lo que saben las personas, no preguntárselo. El personal, cada persona hace una prueba · 56 preguntas en 4 partes. Cada parte se puede usar por separado Uso y adaptación libres Pruebas: Moderada Pruebas de conocimiento de IA y autoevaluaciones
• ¿Qué sabe el personal sobre la IA, incluida la IA generativa? AI Competency Objective Scale (AICOS) Prefiérala cuando quiera una prueba que cubra la IA generativa. El personal, cada persona hace una prueba · Una versión completa y una corta. El número de preguntas no está establecido Uso y adaptación libres Pruebas: Moderada Pruebas de conocimiento de IA y autoevaluaciones

Prácticas que la usan

• Ponga a prueba los conocimientos de IA en lugar de pedir al personal que se autoevalúe Las personas juzgan mal sus propias competencias. Para saber qué sabe su personal sobre la IA, use una prueba breve de conocimientos o una segunda opinión, no solo una autoevaluación. Hacer después · Esfuerzo: medio (semanas, unas pocas personas) Evidencia: Moderada Personas y competencias · Adoptar

Los detalles

Pruebas

Sólida La versión completa se probó con 300 adultos en Alemania y de nuevo en otros tres estudios. Otro equipo probó una versión griega y encontró la misma estructura. La versión corta necesita más pruebas, como dicen sus autores.

Qué examina

Persona

Cómo se recogen las respuestas

Una encuesta en la que cada persona valora sus propias habilidades.

Duración

34 preguntas; versión corta de 10 preguntas

Costo

Gratis

Licencia

Versión completa: CC BY-NC-ND 4.0. Versión corta: CC BY 4.0.Puede traducir y adaptar la versión corta de 10 preguntas citando la fuente. Traducir o modificar la versión completa de 34 preguntas exige el consentimiento de los autores.

Idiomas

Publicado en inglés; probado en Alemania. Existe una versión griega.

Autores

Carolus and colleagues, 2023; short version by Koch and colleagues, 2024

Fuentes

1. Carolus, Koch, Straka, Latoschik and Wienrich (2023). MAILS – Meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change- and meta-competencies. Computers in Human Behavior: Artificial Humans. doi:10.1016/j.chbah.2023.100014
2. Koch, Carolus, Wienrich and Latoschik (2024). Meta AI literacy scale: Further validation and development of a short version. Heliyon. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e39686
3. Papadakis, Vatou and Andreadakis (2026). Early Childhood Educators’ AI Literacy: Validation of the Meta-AI Literacy Scale in a Greek Context. Education Sciences. doi:10.3390/educsci16071117

Estudios relacionados en este sitio

• Una revisión de 16 cuestionarios que miden el conocimiento de la IA Lintner (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9, 50.
• Competencias digitales autoevaluadas frente a resultados de una prueba en 629 estudiantes Luna, Ocaña, Ortiz-Colón and Rodríguez Moreno (2026). From Self-Perception to Reality in Digital Competence: Findings from the DigComp 2.2 Framework. The Electronic Journal of e-Learning, 24(3), 137–153.