Llevo más de 30 años dando clases, y siendo investigador en inteligencia artificial (IA) y robótica, la llegada de la IA al aula no ha hecho más que emocionarme y nunca me ha preocupado por el temor de que pueda reemplazar mi trabajo. Sin embargo, creo que la labor docente enfrenta nuevos desafíos. En los últimos meses, he llegado a la conclusión de que, al menos en las escuelas de ingeniería y negocios, el aprendizaje se vuelve realmente interesante cuando ChatGPT no puede resolver una tarea o un reto con la misma rapidez con la que genera una historia. Es en estos casos donde los estudiantes deben esforzarse por comprender los fundamentos y no solo confiar en las respuestas automáticas.
Uno de los conceptos que suele generar confusión en ciertos estudiantes, quizás por su carácter contraintuitivo, es el “Espacio de Configuración” en mecanismos. Este tema es recurrente en robótica y en el estudio de exoesqueletos. En esencia, se trata de un cambio de coordenadas entre el sistema de referencia en el que opera el mecanismo y el espacio en el que su configuración n-dimensional se representa como un punto o un vector. Este concepto es clave porque, como muchos ya saben, el auge de la IA moderna radica en la capacidad de las computadoras, especialmente las que utilizan GPUs, para procesar grandes volúmenes de información representada en forma de vectores. Comprender el “Espacio de Configuración” no solo es fundamental para la robótica, sino que también permite una mejor apreciación de cómo funcionan los modelos de IA que dependen del procesamiento vectorial.
He notado que cuando los estudiantes interactúan de manera crítica con la IA, su aprendizaje se fortalece. Sin embargo, si la utilizan únicamente para completar sus tareas sin cuestionarla, su capacidad de aprendizaje disminuye. La clave no está en prohibir el uso de la IA, sino en enseñar a los estudiantes a “pensar con ella”, a utilizarla como una herramienta de apoyo y no como una solución automática. En este sentido, uno de los mayores retos de la educación actual es equilibrar la confianza y el escepticismo en la IA. Cuando las personas confían demasiado en sus respuestas, cuestionan menos sus resultados, lo que puede llevar a errores y malentendidos.
Por ello, los educadores debemos fomentar un enfoque crítico en el uso de la IA, impulsando discusiones abiertas sobre su impacto en el aprendizaje. No basta con advertir sobre sus limitaciones; necesitamos desarrollar herramientas que estructuren estos diálogos y permitan a los estudiantes analizar, evaluar y mejorar su interacción con la IA. Solo así lograremos que la inteligencia artificial potencie, en lugar de debilitar, el pensamiento humano.
Es fundamental capacitar a los estudiantes en el uso crítico y efectivo de la inteligencia artificial (IA), permitiéndoles desarrollar habilidades para interactuar con estas herramientas de manera reflexiva y estratégica. Un ejemplo valioso es el marco C.R.E.A.T.E., desarrollado por Cora Yang y Dalton Flanagan, el cual proporciona una metodología estructurada para enseñar a los estudiantes a redactar prompts adecuados y maximizar su aprendizaje con IA generativa [1]. Además, los docentes debemos explorar herramientas diseñadas para mejorar la efectividad de la enseñanza.
Un caso destacado es el Hattie Bot, desarrollado por Darren Coxon, que permite a los profesores diseñar lecciones basadas en modelos de alto impacto, optimizando la forma en que se presentan los contenidos y fomentando un aprendizaje significativo [2].
Asimismo, John Nash ha desarrollado una propuesta interesante sobre la creación de valor en el ámbito educativo con IA generativa, proporcionando un marco paso a paso para su integración efectiva en la enseñanza [3]. Estos enfoques subrayan la importancia de una educación que no solo adopte la IA, sino que también la utilice de manera crítica y estratégica para potenciar el aprendizaje en el aula.
La inteligencia artificial, lejos de reemplazar nuestras capacidades, puede ser una herramienta poderosa para potenciar nuestras virtudes. Nos permite ampliar nuestra creatividad al generar ideas que luego refinamos con nuestro juicio crítico, fortalecer nuestra empatía al analizar grandes volúmenes de datos sobre emociones y bienestar, y perfeccionar nuestra toma de decisiones al ofrecernos múltiples perspectivas basadas en información objetiva. Cuando la usamos como un socio en lugar de un sustituto, la IA nos desafía a ser más analíticos, más reflexivos y, en última instancia, más humanos.
Esta conversación apenas comienza. Si permitimos que las máquinas hagan el pensamiento fácil por nosotros, el pensamiento crítico no puede ser opcional.
¿Qué principios y virtudes deberían guiar nuestro enfoque hacia la IA en la educación?
Referencias:
[1] C.R.E.A.T.E. Framework – Yang, C., & Flanagan, D. Alignment Edu Resources. Disponible en este enlace
[2] Hattie Bot – Coxon, D. Herramienta para mejorar el impacto en la enseñanza. Disponible en este enlace
[3] Generative AI Guidelines Canvas – Nash, J. Framework para la integración de GenAI en educación. Disponible en este enlace