¿Cuáles son los nuevos desafíos de la Escuela del siglo XXI frente a la información en el contexto de la IA
- Carolina Ortega
- hace 24 minutos
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Premisa: Durante gran parte del siglo XX, la escuela tuvo una función relativamente clara: transmitir conocimiento.
El profesor era una de las principales fuentes de información, los libros constituían una referencia fundamental y el aula representaba uno de los espacios privilegiados para acceder al conocimiento. -Pero algo cambió-. Hoy un estudiante puede preguntarle a ChatGPT, Gemini o Microsoft Copilot prácticamente cualquier cosa y recibir, en cuestión de segundos, una explicación, un resumen, un ensayo, una imagen, una propuesta de investigación o incluso código para resolver un problema.
La información dejó de ser escasa; ahora es abundante, inmediata y generada tanto por personas como por máquinas. Y esto plantea una pregunta que quizá sea más importante de lo que parece: Si una máquina puede responder muchas de las preguntas que antes llevábamos al aula, ¿qué debe enseñar la escuela?
El profesor dejó de ser la única fuente de respuestas
La inteligencia artificial generativa no elimina la necesidad del docente. Lo que transforma es su función. Durante mucho tiempo, buena parte de la actividad educativa estuvo organizada alrededor de una relación relativamente sencilla:
El profesor explica → el estudiante recibe → el estudiante reproduce → el profesor evalúa.
Pero este modelo se vuelve insuficiente cuando el estudiante tiene acceso permanente a sistemas capaces de explicar, resumir, traducir, comparar, generar ejemplos y responder preguntas. El desafío entonces ya no es competir con la velocidad de una máquina.
Un profesor difícilmente podrá proporcionar información con la misma rapidez que un sistema de IA. El verdadero valor del docente comienza precisamente donde termina la respuesta automática y empiezan los siguientes cuestionamientos:
¿La información es correcta?
¿De dónde proviene?
¿Qué supuestos contiene?
¿Qué sesgos puede tener?
¿Cómo se relaciona con el contexto?
¿Qué consecuencias tendría utilizarla?
El docente del siglo XXI adquiere así un papel cada vez más cercano al de mediador, orientador y diseñador de experiencias de aprendizaje. No se trata de abandonar los contenidos, sino de ayudar al estudiante a comprenderlos, cuestionarlos, relacionarlos y utilizarlos para resolver problemas reales.
El nuevo desafío: aprender a desconfiar de una respuesta demasiado convincente
Uno de los mayores riesgos de la IA generativa es que puede producir respuestas que parecen correctas incluso cuando contienen errores; es decir, una respuesta puede estar perfectamente redactada, tener una estructura lógica y utilizar un lenguaje convincente… y aun así ser falsa.
Este fenómeno nos recuerda algo fundamental: una respuesta bien escrita no necesariamente es una respuesta verdadera.
Por ello, una de las competencias de los estudiantes será aprender a verificar, no basta con preguntar a una inteligencia artificial, hay que aprender a contrastar sus espuestas con fuentes confiables, identificar posibles sesgos, reconocer información escontextualizada y comprender las limitaciones de los sistemas automatizados.
Esto implica desarrollar una nueva forma de alfabetización. Ahora, también necesitamos comprender, al menos conceptualmente, cómo funcionan los datos, los algoritmos y los sistemas de inteligencia artificial.
De la alfabetización digital a la alfabetización algorítmica
Durante las últimas décadas, la alfabetización digital significó aprender a utilizar computadoras, navegar por internet, utilizar aplicaciones y acceder a información digital.
Hoy, un estudiante debería comprender que detrás de muchas de las herramientas que utiliza existen datos, algoritmos, modelos matemáticos y sistemas automatizados de decisión. No significa que todos deban convertirse en programadores, significa comprender cuestiones básicas:
¿Qué datos utiliza un sistema?
¿Cómo puede aprender de ellos?
¿Por qué puede equivocarse?
¿Qué sesgos puede reproducir?
¿Qué sucede con la información que proporcionamos?
¿Quién es responsable de una decisión tomada con apoyo de IA?
¿Y qué ocurre con las tareas?
Aquí aparece uno de los desafíos más visibles para docentes y estudiantes.
-Un ensayo, un resumen, una presentación o incluso una actividad de investigación pueden ser generados actualmente por una herramienta de inteligencia artificial en cuestión de segundos.
Entonces surge una pregunta incómoda: ¿Qué estamos evaluando cuando pedimos un producto que una máquina puede producir fácilmente?
El problema no es que los estudiantes utilicen IA, el problema aparece cuando una actividad educativa está diseñada de tal manera que el estudiante puede delegar completamente su proceso de pensamiento en ella.
-Si una herramienta puede generar el resultado final, quizá sea necesario cambiar la forma en que evaluamos.
De evaluar productos a evaluar procesos
La evaluación tendrá que prestar mayor atención al proceso de pensamiento. Por ejemplo, en lugar de solicitar un ensayo sobre un determinado problema, el estudiante podría explicar:
cómo formuló el problema;
qué fuentes consultó;
qué información proporcionó a la IA;
qué respuestas recibió;
qué errores encontró;
qué decisiones tomó;
por qué rechazó determinadas respuestas;
cómo construyó su argumento final.
En el primer caso evaluamos principalmente un producto.
En el segundo, podemos observar comprensión, razonamiento, criterio y capacidad de argumentación.
La inteligencia artificial puede participar en el proceso, pero el estudiante debe seguir siendo responsable de las decisiones intelectuales que toma.
La creatividad tampoco desaparece
Existe también la preocupación de que la IA pueda limitar la creatividad. Sin embargo, el problema quizá no sea que las máquinas generen ideas, sino que dejemos de generar las nuestras. Una herramienta puede producir diez propuestas para resolver un problema, pero todavía corresponde al estudiante decidir:
¿Cuál tiene sentido?
¿Cuál es viable?
¿Cuál es original?
¿Cuál responde realmente al contexto?
¿Qué propuesta podría mejorarse?
La creatividad del futuro consistirá en seleccionar, combinar, cuestionar, transformar y mejorar aquello que las máquinas pueden producir.
La escuela no puede quedarse atrás
Organismos internacionales como la UNESCO y la OCDE han señalado la necesidad de adaptar los sistemas educativos ante la expansión de la inteligencia artificial. Pero la velocidad de transformación tecnológica plantea un desafío considerable.
Las herramientas evolucionan rápidamente.
Las políticas educativas suelen avanzar con mayor lentitud.
La formación docente requiere tiempo.
La infraestructura tecnológica es desigual.
Y las instituciones educativas todavía están construyendo respuestas frente a preguntas que hace algunos años prácticamente no existían.
Por eso, la pregunta más importante ahora es:
¿Qué tipo de educación necesitamos en una sociedad donde la IA forma parte cotidiana de la producción y circulación del conocimiento?
El verdadero desafío no es competir con la inteligencia artificial
La escuela no puede competir con una máquina para producir información. Su función es mucho más importante.
Debe enseñar a pensar antes de aceptar una respuesta.
A verificar antes de compartir.
A cuestionar antes de obedecer.
A comprender antes de repetir.
A utilizar la tecnología sin renunciar al criterio propio.
Porque una sociedad llena de información no necesariamente es más inteligente. La diferencia estará en nuestra capacidad para interpretar, cuestionar y utilizar responsablemente esa información.
La inteligencia artificial puede ayudarnos a producir conocimiento, pero la responsabilidad de decidir qué conocimiento merece ser utilizado, para qué y con qué consecuencias, continúa siendo humana.
Entonces, ¿qué debe enseñar la escuela?
Quizá la respuesta pueda resumirse en tres palabras:
Pensar. Verificar. Crear.
Pensar para no delegar el razonamiento.
Verificar para no confundir una respuesta convincente con una respuesta verdadera.
Crear para utilizar la tecnología como una extensión de nuestras capacidades y no como sustituto de ellas.
La escuela no perdió su sentido porque las máquinas aprendieron a responder.
Lo que está cambiando es el sentido de aprender.
Y quizá este sea uno de los grandes desafíos educativos de nuestro tiempo:
formar personas que sepan convivir con máquinas cada vez más inteligentes sin dejar de desarrollar aquello que hace indispensable al ser humano:
la capacidad de preguntar, cuestionar, decidir y construir responsablemente el futuro.
Carolina Ortega
Impulsora de la simbiosis entre el Derecho y las TIC´s
06/09/26
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