Cuando la inteligencia artificial nos recuerda lo que olvidamos enseñar
La irrupción de la IA en las aulas obliga a revisar cómo se evalúa el aprendizaje. El profesor Toledo Lara reivindica una educación que enseña a pensar, y no se limite a respuestas correctas
La inteligencia artificial ha irrumpido en las aulas con una pregunta que, curiosamente, no tiene demasiado que ver con las máquinas: ¿qué significa aprender?
Mientras discutimos si un estudiante puede utilizar una herramienta para redactar un ensayo o resolver un problema, quizá estamos dejando intacta una cuestión más incómoda: la de por qué seguimos considerando determinadas respuestas como prueba suficiente de que alguien ha comprendido aquello que estudia.
La tecnología no inventó esta contradicción, pero la ha vuelto visible con una claridad que ya resulta difícil ignorar. Durante años hemos otorgado al producto final un protagonismo que no siempre merece, como si la corrección de un texto, la precisión de una definición o la presentación ordenada de un trabajo permitieran conocer, por sí solas, el recorrido intelectual de quien lo entrega.
Al parecer, una aplicación puede producir resultados convincentes en segundos, y es cuando esa confianza empieza a resquebrajarse ya que nos obliga a reconocer algo elemental: entregar no equivale necesariamente a aprender, del mismo modo que obtener una respuesta correcta no garantiza haber entendido la pregunta o el planteamiento.
Sería cómodo de nuestra parte, atribuir el problema a la inteligencia artificial y responder con prohibiciones generales, especialmente cuando lo desconocido despierta una comprensible necesidad de control.
Sin embargo, prohibir una herramienta puede resultar mucho más sencillo que revisar las actividades que proponemos, los aprendizajes que esperamos y los criterios con los que pretendemos reconocerlos.
Así, la prohibición tiene sentido en situaciones concretas, cuando protege un propósito formativo claramente definido y al convertirla en respuesta automática, se corre el riesgo de desplazar fuera de las aulas, una conversación que precisamente debería desarrollarse dentro de ellas.
Ahora bien, no se trata de celebrar cualquier novedad tecnológica ni de asumir que todo avance constituye, por definición, una mejora educativa.
"Necesitamos docentes que sepan preguntar qué aporta una tecnología antes de incorporarla, pero también que puedan reconocer cuándo su rechazo responde más al desconcierto que a razones educativas".
La cuestión es bastante más exigente: aprender a decidir cuándo utilizar la inteligencia artificial, para qué hacerlo y bajo qué condiciones, sin renunciar a contrastar sus resultados ni a responder por las decisiones propias.
Una auténtica cultura digital no consiste en acumular aplicaciones o exhibir dispositivos, sino en cultivar criterios que permitan reconocer tanto las posibilidades de una herramienta como sus límites, sus errores y las consecuencias de emplearla sin reflexión.
En ese aprendizaje, las preguntas importan tanto como las respuestas: ¿Qué parte de una tarea conviene realizar personalmente para desarrollar una capacidad que todavía no tenemos? ¿Cuándo una ayuda tecnológica amplía nuestras posibilidades y cuándo empieza a sustituir el esfuerzo intelectual que daba sentido a la actividad?.
Estas preguntas no buscan despertar sospechas permanentes sobre el estudiante, sino devolverle un lugar activo en su formación y es allí donde la autonomía se construye mediante decisiones conscientes y no mediante obediencias mecánicas.
La evaluación también necesita entrar en esta conversación, quizá con mayor urgencia que cualquier otro componente de la enseñanza. Si continuamos valorando únicamente lo que se entrega, sin prestar atención a cómo se ha pensado, discutido o corregido, estaremos midiendo una parte cada vez menos representativa del aprendizaje.
Pedir que un estudiante justifique sus elecciones, confronte fuentes, explique un error o defienda una interpretación, puede ofrecer información mucho más valiosa que un documento impecable cuya elaboración permanece invisible, por lo tanto, no hace falta convertir cada clase en un examen oral, sino diseñar oportunidades para que el pensamiento pueda hacerse reconocible.
Hay aquí un desafío que conviene formular sin estridencias: tal vez la inteligencia artificial no esté poniendo en crisis la educación, tanto como está poniendo en evidencia algunas de nuestras costumbres educativas, es decir, cuando una tarea pierde casi todo su valor formativo porque una máquina puede completarla, merece la pena preguntarse si el problema reside solamente en la máquina o también en la tarea.
La respuesta no exige abandonar la escritura, la memoria o el conocimiento disciplinar, indispensables para pensar con profundidad, sino recuperar su sentido y evitar que se reduzcan a ejercicios de reproducción.
Este desafío interpela directamente al profesorado, aunque sería injusto convertirlo en responsable exclusivo de una transformación que afecta a toda la sociedad.
Enseñar en un entorno tecnológico cambiante requiere tiempo para experimentar, formación para comprender y respaldo institucional para tomar decisiones fundamentadas.
Resulta contradictorio exigir innovación mientras se mantienen condiciones que apenas permiten revisar una programación, compartir experiencias o discutir los dilemas éticos que aparecen en la práctica cotidiana, por lo tanto, la calidad educativa no se sostiene únicamente sobre la buena voluntad de quienes enseñan.
La universidad, especialmente cuando prepara a los futuros profesionales de la enseñanza, tiene una responsabilidad que no puede delegar en tutoriales ni en recomendaciones improvisadas.
La tecnoética debería formar parte de una preparación pedagógica capaz de relacionar las decisiones didácticas con la privacidad, los sesgos, la autoría, la equidad y la honestidad intelectual.
Necesitamos docentes que sepan preguntar qué aporta una tecnología antes de incorporarla, pero también que puedan reconocer cuándo su rechazo responde más al desconcierto que a razones educativas y es cuando el criterio profesional se fortalece al examinar alternativas, y no al aceptar o descartar herramientas por impulso.
Existe además una dimensión de justicia educativa que merece atención: mientras algunos estudiantes cuentan con orientación para utilizar estas herramientas de manera crítica, otros descubren sus posibilidades y riesgos en espacios donde nadie les ayuda a distinguir una práctica legítima de otra cuestionable.
Si las instituciones renuncian a acompañar ese aprendizaje, las diferencias no desaparecen, simplemente se trasladan a entornos menos visibles.
Quizá debamos dejar de preguntarnos cuándo terminará esta transformación y empezar a decidir qué queremos preservar en medio de ella ya que la inteligencia artificial seguirá cambiando, pero ninguna actualización tecnológica resolverá por nosotros lo que merece ser enseñado, cómo se construye una comprensión profunda o qué responsabilidades acompañan al conocimiento.
Si algo debería permanecer en el centro de la educación es la posibilidad de formar personas capaces de preguntar, argumentar, rectificar, dialogar con otros desde la duda razonada y pensar por cuenta propia. Lo verdaderamente preocupante no sería que una máquina aprendiera a responder, sino que nosotros dejáramos de enseñar a pensar.
*** Gustavo Toledo Lara es doctor por la Facultad de Educación de la Universidad de Salamanca (USAL) en TIC en educación y profesor de la Universidad Camilo José Cela (UCJC).
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