El ecosistema educativo, desde el nivel secundario hasta algunos grados del primario, se encuentra en un punto de inflexión radical ante la irrupción de plataformas de Inteligencia Artificial generativa como ChatGPT, Gemini o Claude. Los estudiantes están recurriendo a estas herramientas para resolver tareas y trabajos prácticos, generando una pregunta fundamental para la pedagogía contemporánea: ¿Tiene sentido que los docentes sigan pidiendo las tareas con la misma metodología que se utilizaba antes de la aparición de la IA?
La propuesta no puede centrarse en la ingenua o inviable restricción de su uso entre los estudiantes. De hecho, la propia labor docente se encuentra atravesada por este cambio: ¿No están los propios educadores corrigiendo, planificando o generando materiales con la asistencia de estas mismas plataformas?
De hecho, según el informe de Educause (EE. UU.) sobre el Estado de la Tecnología en la Educación Superior, publicado en 2024, profesores de nivel superior y secundario utilizan la IA generativa para ahorrar tiempo en la corrección de tareas rutinarias y en la preparación de clases. Esta tendencia se observa también en estudios fuera de Norteamérica: la International Journal of Educational Technology in Higher Education ha reportado análisis de casos en Europa que muestran cómo los educadores experimentan con la IA para generar rúbricas de evaluación y acelerar la identificación de errores comunes.
Además, encuestas en América Latina y España, como las del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad, confirman que la asistencia en la evaluación y la creación de materiales didácticos son las aplicaciones más frecuentes, lo que consolida la idea de que la tecnología se está integrando a ambos lados del proceso de enseñanza-aprendizaje.
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Es decir, hay docentes que crean las tareas con IA. Luego los estudiantes las resuelven también con inteligencia artificial y finalmente los profesores lo corrigen también con IA. Es un presente distópico en el que los estudiantes no razonan y muchos docentes tampoco lo terminan notando ¿Cuáles pueden ser las consecuencias cognitivas de esta falta de ejercicio de razonamiento crítico?
El Dr. Daniel Willingham, neurocientífico cognitivo de la Universidad de Virginia (EE. UU.), enfatiza que la memoria se fortalece con el esfuerzo activo de la síntesis y la paráfrasis. Al delegar la tarea de redacción y resumen a la IA, el estudiante omite el proceso de codificación profunda necesario para fijar la información en la memoria a largo plazo, lo que podría conducir a una "amnesia digital" y a un conocimiento superficial.
Esta preocupación es compartida por la Dra. Sarah Rose Cavanagh, psicóloga y directora asociada del Teaching and Learning Center en el Assumption College (EE. UU.), quien ha documentado cómo la evasión del esfuerzo cognitivo reduce la tolerancia a la frustración y disminuye la práctica de habilidades de pensamiento de alto nivel. Si la IA proporciona la respuesta inmediata, el alumno pierde la oportunidad de desarrollar el razonamiento crítico y la habilidad para estructurar argumentos propios, capacidades que se consolidan precisamente al enfrentar y resolver problemas complejos sin asistencia.
Respecto al comportamiento, el Center for Digital Education (EE. UU.) ha realizado encuestas que confirman una alta tasa de uso de la IA para tareas de bajo esfuerzo, evidenciando la delegación masiva de la carga cognitiva. Además, estudios piloto en universidades europeas han demostrado que, si bien los textos generados por IA son correctos, los estudiantes que los usan a menudo no son capaces de justificar ni explicar a fondo el contenido si se les interroga sin la herramienta, lo que respalda la hipótesis del conocimiento superficial y la falta de apropiación intelectual del tema.
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Este escenario obliga a la comunidad educativa a encarar las profundas consecuencias cognitivas y éticas de delegar los procesos de resolución de tareas a las máquinas. La respuesta a este nuevo desafío que surge en el aula se está articulando a nivel global en un consenso que exige un cambio de paradigma, donde el foco evaluativo se traslada de la mera producción de contenido a la articulación, crítica y validación del conocimiento.
Expertos en educación de todo el mundo están forjando nuevas respuestas. La visión del conectivismo, impulsada por pensadores como Stephen Downes, exige que el rol del estudiante evolucione de ser un simple generador de texto a un curador experto que tiene como principal tarea criticar y validar la información producida por la máquina. El valor pedagógico ya no reside en la respuesta final, sino en la articulación ética y la pertinencia de la fuente con que el alumno ha guiado y corregido a la IA. El examen de la copia cede su lugar al análisis de la conexión y el juicio humano.
Un ejemplo de tarea para el conectivismo sería: "Utilice una IA generativa para redactar un ensayo sobre el impacto económico de la sequía en la pampa húmeda. Luego, identifique tres afirmaciones clave del texto generado y verifique su validez y actualidad con fuentes de datos oficiales (ej. INDEC, SRA, Banco Central). Finalmente, evalúe la 'imparcialidad' o sesgo del ensayo original de la IA en función de los datos que encontró y justifique si lo publicaría o no en un medio de comunicación, explicando sus criterios de curación."
Por su parte, la analista de datos Cathy O’Neil insta a la adopción de una profunda alfabetización algorítmica dentro del currículo. La tarea del alumno, bajo esta óptica, pasa por la obligación de desarmar las respuestas ofrecidas por la Inteligencia Artificial para interrogar sus sesgos, sus limitaciones y las cajas negras de su entrenamiento. Este enfoque pedagógico convierte la enseñanza en un ejercicio de desconstrucción tecnológica, reforzando el pensamiento crítico no como una habilidad filosófica abstracta, sino como una herramienta práctica para entender y cuestionar la tecnología que nos rodea.
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Un ejemplo de tarea para la alfabetización algorítmica sería: "Pídale a una IA que le escriba un argumento a favor de la restricción total de la publicidad de fast food dirigida a niños. Luego, formule tres prompts opuestos al original (ej. 'Escriba un argumento a favor de la libertad de empresa en el sector alimentario') y compare las respuestas. Finalmente, identifique los sesgos ideológicos, políticos o de datos que subyacen en las respuestas de la IA y explique cómo el modelo de lenguaje favorece o invisibiliza ciertos argumentos."
Por otro lado, en China la IA pasó a estar directamente en la currícula de la educación primaria y secundaria. El objetivo central es asegurar el liderazgo tecnológico del país, buscando que las nuevas generaciones no solo consuman la IA, sino que la comprendan y la dominen. El plan central exige la inclusión de la formación en IA desde la escuela primaria (a partir de los seis años), a través de un mínimo de horas anuales que se incrementan progresivamente a lo largo de la escolaridad. Esta enseñanza se imparte de dos maneras: como asignatura independiente en ciertas regiones de alta inversión tecnológica como Pekín, y de forma transversal dentro de materias troncales ya existentes, como Ciencia y Tecnología, Matemáticas y Educación Informática. Esto garantiza una cobertura total del conocimiento fundamental de la IA para que los estudiantes entiendan cómo funcionan los algoritmos y los sistemas.
En síntesis, la IA llegó tanto al aula como al resto de las esferas sociales para quedarse. Desde expertos hasta diferentes gobiernos ensayan respuestas a esta revolución que implica el surgimiento de esta nueva tecnología. Las autoridades del país y los docentes pueden sopesar las diferentes alternativas y crear nuevas, lo que no se puede hacer es responder a esto rutinariamente, porque si no se intenta domar este fenómeno, la IA va a seguir haciendo de las suyas y todo su potencia seguirá utilizándose como el viejo machete, solo que ahora de manera masiva e incontrolable.
TV/ff
