¿Cómo enseñarle a una generación que aprende con inteligencia artificial?

¿Cómo enseñarle a una generación que aprende con inteligencia artificial?

Hemos entrado en una nueva era de la tecnología y de la información, ahora contamos con acceso inmediato a la información y apoyados en la agilidad de la inteligencia artificial para procesar información, las personas están utilizando todas las herramientas para aprender más rápido y las instituciones académicas deberían estar preparadas para eso.

Hoy, resumir un texto, explicar una fórmula, practicar otro idioma, generar ejemplos, organizar información, resolver preguntas o recibir retroalimentación prácticamente inmediata es más fácil aprovechando la utilidad de la inteligencia artificial. Entonces, aquí la pregunta no es si está bien o no usar una herramienta, sino ¿cómo se le enseña a una generación que tiene acceso a toda la información, pero aún no ha aprendido cómo entender toda esta información? Ese es uno de los grandes dilemas de la educación del futuro.

Tenemos que entender que la transformación no es simplemente utilizar nuevas tecnologías en el aula, implica revisar qué enseñamos, cómo evaluamos y especialmente, concientizar que el papel del docente tiene que transformarse, ahora que el acceso a la información deja de ser un recurso escaso.

La educación del futuro no se trata solamente de usar IA

Cuando hablamos de inteligencia artificial en la educación, la conversación a menudo solo habla de las herramientas: chatbots, tutores virtuales, sistemas de recomendación o generadores de contenido. Esto es apenas una parte de un cambio considerablemente mayor.

La OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos) señala en su publicación “Digital Education Outlook 2026” cómo la inteligencia artificial generativa puede abrir nuevas posibilidades educativas, pero también advierte que utilizarla sin una intención pedagógica establecida previamente, no garantiza mejores aprendizajes. En el documento se plantea la necesidad de desarrollar sistemas educativos de IA en los que los docentes continúen teniendo un papel central sobre los procesos de aprendizaje.

Así queda claro, como con el Internet, el acceso a más tecnología no significa necesariamente aprender mejor. La gran oportunidad aparece cuando se puede aprovechar esa tecnología para diseñar nuevas experiencias.

El cambio: de enseñar respuestas a enseñar a pensar

Durante mucho tiempo, el sistema educativo se construyó en pro de la capacidad para adquirir, recordar y reproducir información. Las generaciones pasadas aprendieron a memorizar respuestas, antes que procesar la información, la inteligencia artificial altera esa metodología.

A diferencia de la llegada del internet que nos acercó a la información, todavía implicaba tiempo de investigación y comprensión de los datos, ahora con la IA en segundos recibes una explicación detallada sobre un acontecimiento histórico, un ejercicio matemático o sobre la estructura de un ensayo, así que los modelos de evaluación que califican exclusivamente quién conoce la respuesta o el resultado, pierden su capacidad para demostrar qué aprendió realmente un estudiante.

Uno de los retos centrales de la innovación educativa es devolverse un paso antes de las respuestas y poner mayor atención al proceso. En lugar de solo preguntar por el resultado, entender ¿por qué se eligió esa respuesta? ¿Qué fuentes se utilizaron para comprobarla?

¿Si los estudiantes cambiarían algún argumento generado por una inteligencia artificial, o propondría algo diferente?

¿Qué información puede estar equivocada?

¿Qué criterio se utilizó para tomar una decisión?

El proceso de aprendizaje ya no se trata de retener información, se trata de que las nuevas generaciones desarrollen la capacidad de preguntar, contrastar, argumentar y construir una posición propia con datos capaces de justificar y sustentar.

La UNESCO insiste que el enfoque de inteligencia artificial debería estar centrado en las personas, que la tecnología sirva para complementar las capacidades humanas y que aspectos como el pensamiento crítico, la ética y la autonomía mantengan un papel fundamental.

El aprendizaje personalizado: nuevas reglas

En todos los salones se reúnen diferentes tipos de estudiantes con ritmos diferentes, conocimientos previos, formas de aprender distintas, experiencias o dificultades. Este es uno de los campos con mayor potencial para la IA, porque a través del aprendizaje personalizado, se construyen nuevas estrategias que permitan un acceso a la información más equitativo para todos.

Con el apoyo de una herramienta o sistema, se pueden adaptar ejercicios, proporcionar explicaciones diferentes sobre un mismo concepto o identificar patrones en las dificultades de un estudiante y de esta manera dejar de limitar los procesos de aprendizaje a las diferentes capacidades que tienen los estudiantes.

Sin embargo, la personalización también plantea interrogantes importantes acerca de qué datos deberían utilizarse, cómo se determina lo que debe aprender cada estudiante, además, cómo evitar los sesgos que tienen los diferentes algoritmos, que pueden segmentar o entregar información incompleta.

A todo esto, se debe considerar el componente ético de la conversación; según la UNESCO, la adopción de la IA debe considerar la privacidad, la equidad, la inclusión y la protección de la capacidad humana para tomar decisiones.

Por eso, el debate educativo no puede quedarse únicamente en lo tecnológico, sino entender las conversaciones técnicas, prácticas y profundas sobre el aprendizaje.

El docente cambia su lugar

Con la llegada de la automatización y con la capacidad de agilizar determinadas tareas, con los años se ha alimentado una pregunta incómoda ¿la inteligencia artificial reemplazará a los docentes?

Pero la pregunta correcta no es sobre la presencia o no de los educadores, sino sobre sus tareas y responsabilidades. ¿Qué tareas deberían seguir dependiendo exclusivamente del docente?

Explicar los contenidos y enseñar las respuestas es solamente una parte del trabajo educativo. Un buen docente debe interpretar el contexto de un estudiante, identificar las capacidades específicas con las que cuentan sus estudiantes, fomentar conversaciones en el aula, conectar conocimientos a través de experiencias, acompañar procesos emocionales, despertar curiosidad o decidir cuando una herramienta tecnológica no debe utilizarse, entre muchas tareas que son más difíciles de automatizar.

Por eso, la educación del futuro lo que probablemente requerirá menos son docentes que actúen únicamente como transmisores de información y buscará a esos profesionales que sean capaces de diseñar experiencias, e investigar sus resultados y orientar procesos.

La evaluación también necesita evolucionar

Pedir simplemente “un ensayo sobre determinado tema” comienza a resultar insuficiente como mecanismo de evaluación, un estudiante puede generar un ensayo completo utilizando inteligencia artificial y presentarlo sin entender completamente lo entregado.