El aprendizaje requiere curiosidad, esfuerzo y tiempo. Sin embargo, muchos de esos factores parecen quedar sepultados bajo la comodidad de respuestas que aparecen en segundos en la pantalla cuando se utilizan herramientas de inteligencia artificial. ¿Es una oportunidad para rediseñar los procesos educativos? ¿Están preparados los menores para cuestionar de forma crítica lo que les devuelve el algoritmo? ¿Cómo unir los dos mundos en beneficio de los estudiantes? Charlamos de todo ello con César Poyatos, profesor de Tecnología Educativa en la Universidad Autónoma de Madrid y doctor en Educación en la misma universidad. Ganador de nueve Premios Fundación Telefónica de Innovación Educativa, plantea en su último libro Inteligencia Artificial y Educación: un viaje apasionante (Ed. Mensajero) cómo hacer un uso ético, seguro, responsable y pedagógico de la IA en el entorno educativo.
La falsa empatía de la IA y el riesgo de los huérfanos digitales
En el libro comentas que, como humanos, disponemos de algo que la IA nunca podrá aportar: la curiosidad, la mirada crítica, la creatividad y el vínculo con el que tenemos delante. Sin embargo, hay muchos adolescentes que prefieren charlar con la máquina o contarle sus problemas en lugar de recurrir a otras personas. ¿Cómo lo interpretamos?
Esto nos habla de antropomorfización, nuestra tendencia a atribuir cualidades humanas a lo que no las tiene. Una IA conversa con fluidez, mantiene un tono amable y nos da la razón. Puede escribir “qué buena idea has tenido”, “lo siento” o “me alegro por ti”. Nuestro cerebro lee esos mensajes con las reglas de una conversación humana y percibe que hay alguien al otro lado. Estos sistemas están diseñados para hablar como una persona empática. Así ganan nuestra confianza y logran que pasemos más tiempo utilizándolos. Cuanto más confiamos, menos cuestionamos. La falsa empatía de la IA nubla nuestro juicio y nos vuelve menos críticos con las respuestas. Por eso resulta clave la alfabetización digital de los menores. Nuestros hijos e hijas han crecido rodeados de pantallas; Marc Prensky los llamó nativos digitales. Pero ser nativo digital no significa ser competente digital. Un adolescente puede manejar una IA con soltura y, a la vez, ignorar qué riesgos corre, qué sesgos reproduce, qué ocurre con sus datos privados al subirlos a un modelo de lenguaje y por qué simulan empatía. Escribir una petición a ChatGPT es tan fácil como cambiar de canal con el mando a distancia, pero usarla con criterio, con ética, con seguridad y con sentido exige conocimiento y competencias digitales. Prohibir no educa. Si familias y escuela renunciamos a esa educación, corremos el riesgo de que nuestros jóvenes se alfabeticen solos, como huérfanos digitales. Necesitan formación y acompañamiento. Es su derecho y nuestra responsabilidad.
La IA en el aula: oportunidades y límites
En el ámbito educativo, la IA puede ayudar a generar materiales muy específicos para cada alumno y a aligerar la burocracia. ¿Son estas unas de sus máximas aportaciones, a tu juicio, cuando hablamos de educación?
Son dos posibilidades interesantes. La IA es una tecnología disruptiva que cambia cómo accedemos a la información, cómo la procesamos y, por tanto, cómo la convertimos en conocimiento. Voy a poner un ejemplo que viví con mi hijo. Tenía que preparar un proyecto sobre juegos populares y tradicionales para educación física y decidimos investigar juntos con apoyo de la IA. Primero seleccionamos las fuentes: un vídeo de YouTube, varias webs, algunos documentos y el blog de una maestra de educación física. Después chateamos con todas ellas a la vez gracias a la IA. Hacíamos consultas y la IA nos generaba respuestas a partir de esos materiales. Da igual que la información esté en formato vídeo, texto o en otro idioma. La IA es multimodal y multilingüe. Procesa información en múltiples formatos e idiomas y nos responde en nuestra lengua materna. También le pedimos que adaptara ese contenido a la edad de mi hijo y lo convirtiera en unos apuntes que él pudiera entender. A partir de ahí, el trabajo fue suyo. Leyó los apuntes, eligió los juegos que más le gustaron, diseñó una presentación y escribió el guion de su exposición. La ensayamos en casa. Gracias a su capacidad generativa, podemos adaptar contenidos, ejercicios y tareas a la diversidad del aula. Si un alumno tiene dificultades, podemos generar ejemplos resueltos paso a paso. Después, ir incrementando la dificultad hasta que alcance el objetivo de aprendizaje que nos hayamos propuesto. Al alumnado de altas capacidades podemos ofrecerle actividades de ampliación. La IA también es una buena aliada para la inclusión. Puede convertir un texto en audio para un alumno con necesidades educativas especiales derivadas de discapacidad visual. O transformar una explicación oral en subtítulos, esquemas o incluso lengua de signos para alumnado con dificultades auditivas. Quiero matizar que la IA, por sí sola, no personaliza el aprendizaje. Personaliza el docente, la madre o el padre con su criterio, supervisión y propósito. Como bien dices puede agilizar procesos burocráticos. La clave está en decidir qué tareas delegamos por completo y cuáles necesitan supervisión humana. Nadie se opone a que el filtro de spam de su correo se deje en manos de una IA.
El modelo ISAR: copiar de la enciclopedia vs. copiar de ChatGPT
Muchos trabajos escolares son realizados con IA, como hace décadas podían hacerse valiéndose o copiando textos de enciclopedias, como citas en tu libro. Pero ¿qué es lo que ha cambiado en estas generaciones para que nos alerte tanto que el proceso de aprendizaje se pueda ver afectado tan negativamente ahora?
Aquí ayuda mucho el modelo ISAR, que explico en el libro. Copiar de una enciclopedia y copiar de ChatGPT pueden producir el mismo aprendizaje superficial o nulo. En ese caso, la IA solo sustituye lo que hacíamos en analógico. Para escribir una redacción necesitamos imaginar, ordenar ideas, argumentar, redactar y revisar. Para resolver un problema de física necesitamos pensar, analizar, probar, equivocarse y volver a intentarlo. Ahora ese mismo trabajo puede resolverse a golpe de prompt, saltándonos todos los procesos que provocan el aprendizaje profundo. Por eso la IA generativa, mal utilizada, puede causar efectos degenerativos en el aprendizaje. Si el estudiante no tiene conocimientos, va a confiar en exceso en respuestas de la IA. Si siempre he resuelto los problemas de cinemática con IA, voy a depender de la IA para hacer los próximos ejercicios. Antes de culpar a la IA, conviene preguntarnos: ¿Qué pedimos a los jóvenes? ¿Cómo se lo pedimos? ¿Para qué? ¿Qué finalidad tienen los deberes? ¿Alguna vez pudimos garantizar la autoría de los trabajos que mandábamos a casa? Muchos los hacía papá, mamá, la hermana mayor o el profesor de la academia. La IA eran los padres. Si no controlamos lo que ocurre fuera del centro, ¿podemos calificar esos trabajos? La IA nos pone frente al espejo. Ha hecho más visibles algunos problemas que arrastraban nuestros procesos de enseñanza y aprendizaje. Por eso no tiene sentido demonizar a los jóvenes ni plantearlo como un conflicto generacional. El foco debe estar en las tareas que diseñamos y en lo que ocurre en la mente del alumnado mientras las resuelve. Aprender requiere de tiempo, esfuerzo y energía. Si queremos que un alumno recorra un proceso mental sin atajos digitales, quizá debamos hacerlos en el maravilloso directo del aula. Allí sabemos lo que pasa y un profesional observa y acompaña ese proceso.
Sesgos de género y culturales: educar la mirada crítica
¿Son conscientes los adolescentes de que la IA tiene grandes sesgos de género, culturales, socioeconómicos…? Muchos creen que es la respuesta correcta y no la respuesta más habitual. ¿Cuál es el mejor método para que descubran estos sesgos?
La clave está en la alfabetización, en el desarrollo de la competencia digital del alumnado. Para utilizarla de forma crítica, ética y segura, el alumnado necesita comprender qué es, cómo funciona y por qué sus respuestas pueden incorporar sesgos de género, culturales, lingüísticos o socioeconómicos. Esos sesgos no van a desaparecer. Por eso es tan importante el desarrollo de habilidades críticas. La IA nos da respuestas muy rápidas, pero nosotros tenemos que educar a nuestros alumnos a hacer buenas preguntas. Para pensar se necesita tiempo para analizar, discernir, cuestionar esas respuestas, buscar qué perspectivas faltan o contrastar con fuentes diversas. Para ser críticos y creativos necesitamos conocimiento: conocimiento para dar buenas instrucciones y también para comprobar si lo que la IA devuelve es veraz, está sesgado o es erróneo. Cuanto más conocimiento tenemos, mejor podemos supervisar y manejar la IA.
El modelo MAPA: poner la IA al servicio del aprendizaje
La memorización, la comprensión e incluso la escritura a mano son procesos esenciales en el aprendizaje. Todos ellos parecen ahora quedar en un segundo plano con la IA. ¿Puede avanzarse hacia un nuevo modelo de aprendizaje o inevitablemente es un deterioro del mismo?
La forma en la que aprendemos sigue siendo la misma. Aprender exige construir conocimiento, comprender, practicar, recuperar información, relacionar ideas, equivocarse, revisar y volver a intentarlo. La llegada de la IA puede ayudar a potenciar aprendizajes, pero no nos exime de trabajar los fundamentos. Hay procesos de aprendizaje que necesitamos hacer sin IA. Saber utilizar bien la IA también significa saber cuándo dejarla aparcada. En el libro propongo el modelo MAPA como un modelo para poner la IA al servicio del aprendizaje. MAPA es un acrónimo de Modelar, Anticipar, Personalizar y Acompañar. Podemos utilizar la IA para modelar procesos y ofrecer ejemplos; para anticipar dificultades; para personalizar itinerarios, apoyos y niveles de complejidad; y para acompañar al alumnado mediante preguntas, andamiaje, orientaciones o retroalimentación. El docente, con su criterio pedagógico puede apoyarse en la IA para diseñar itinerarios didácticos inclusivos, significativos que promuevan aprendizajes profundos y atiendan a la diversidad que hay en nuestras aulas.
Detectores de IA: ¿policías o jardineros?
Uno de los problemas que se están planteando es que los detectores de IA ofrecen falsos positivos y falsos negativos cuando analizan la autoría de trabajos. ¿Qué solución hay para los docentes?
Ningún detector de IA nos garantiza la máxima fiabilidad. Al final estamos utilizando una IA para intentar detectar a otra IA, y sabemos que las IA fallan. Por eso creo que necesitamos cambiar el enfoque. En lugar de actuar como policías buscando si un trabajo está hecho o no con IA, deberíamos actuar más como jardineros, acompañando y evaluando el proceso de crecimiento del alumnado. El aprendizaje es una película y, muchas veces, seguimos evaluando únicamente la fotografía de un día. Además, hay muchas formas de comprobar si alguien ha aprendido: si es capaz de explicarlo con sus propias palabras, relacionar conocimientos, justificar decisiones, aportar ejemplos nuevos y transferir lo aprendido a situaciones diferentes.
Dices en el libro “la pregunta esencial no es si usar o no la IA. La pregunta clave es para qué la usamos y con qué intención pedagógica”. ¿De qué manera respondes a estos dos interrogantes?
Primero debemos plantearnos el propósito y la finalidad pedagógica de utilizar o no la IA. Pedirle “resuelve esta tarea por mí” debilita el aprendizaje, porque nos saltamos procesos cognitivos esenciales. Sin embargo, si le pedimos que genere ejercicios para practicar, que nos explique algo de otra manera, que nos haga preguntas o que sugiera mejoras a nuestro proyecto, la IA puede ayudarnos a aprender mejor. También importa el momento. Cuando un alumno aprende algo por primera vez, lo más sensato es dejar apartada la IA para no usarla como un atajo digital. Una vez adquirido ese conocimiento, la IA sí puede servir para profundizar, contrastar ideas o ampliar la mirada. No soy partidario de que los menores usen la IA generativa por su cuenta, mientras no estén garantizadas su privacidad, su seguridad y la protección de sus datos personales y académicos. El alumnado puede beneficiarse de dos maneras. Directamente, con la mediación, apoyo y la supervisión de sus madres y padres, como en los ejemplos que hemos visto. E indirectamente, a través de lo que el profesorado prepara con la IA para sus clases: para diseñar experiencias de aprendizaje diversas, anticipar dificultades, personalizar apoyos o generar materiales multimodales que faciliten diferentes vías de acceso a la información. El criterio pedagógico determina cuándo, cómo y para qué utilizamos la IA y cuándo no debemos utilizarla.