Una inteligencia artificial puede resolver en segundos una actividad que un estudiante necesita tiempo para comprender. Puede producir un texto, responder una consigna y ofrecer una explicación del resultado. Para un maestro, que todas esas operaciones estén disponibles en una misma herramienta obliga a detenerse y pensar qué parte del trabajo conviene delegar y qué necesita hacer el alumno para aprender.
Esa pregunta recorre Lo que la IA no puede enseñar, el libro de Corina Rogovsky y Francisco Chamorro (Ed. La Crujía). En un nuevo episodio del podcast de TICMAS —una empresa EdTech enfocada en el aprendizaje y el desarrollo de talento—, los autores compartieron una mirada que se apoya en el trabajo con docentes, la observación de clases y las experiencias que desarrollan en distintas áreas y niveles escolares.
La conversación avanzó sobre las decisiones que acompañan la incorporación de la IA: cómo cambia la planificación cuando una herramienta puede completar una tarea entera, qué valor tiene verificar una respuesta y qué enseñan los adultos con sus propios usos de la tecnología. También se detuvo en algo que las promesas de rapidez suelen dejar pendiente: el tiempo que hace falta para comprender un concepto, equivocarse y volver a intentarlo.
Aprender lleva tiempo
¿Es posible que la inteligencia artificial haga superfluos a los docentes? Para Chamorro, es muy difícil que la IA pueda reproducir la experiencia que se da en una institución donde muchas personas se encuentran, durante años, para aprender con otras. La escuela, además de su función educativa, tiene un arraigo comunitario que forma parte de esa experiencia. En ese encuentro hay avances, retrocesos, conflictos y demoras. “El error es parte del proceso de aprendizaje”, dijo Chamorro, quien además cuestionó que la eficacia y la eficiencia con las que se presentan algunas tecnologías alcancen para explicar lo que sucede en un aula. Una secuencia de preguntas con respuestas correctas puede servir como apoyo; el aprendizaje escolar involucra también intercambios y mediaciones que necesitan de otras personas.
Rogovsky situó allí la responsabilidad del docente: conocer la herramienta, comprender cómo funciona y decidir de qué manera incorporarla en una propuesta que desafíe a los estudiantes. La IA puede asistir en la preparación de una clase o participar en el diseño de un proyecto, mientras el profesor conduce el recorrido y evalúa qué necesitan aprender sus alumnos. La autonomía, por eso, requiere una construcción gradual. Rogovsky explicó que, en el nivel inicial y en los primeros años de primaria, el trabajo demanda una fuerte mediación docente; el uso más autónomo podría desarrollarse progresivamente hacia la secundaria. Las decisiones dependen del momento del aprendizaje y de los conocimientos que los chicos necesitan adquirir antes de apoyarse en una herramienta que les ofrece la resolución.
El docente centauro
Para pensar la colaboración con la IA, los autores recuperan la figura del “docente centauro”, inspirada en las partidas de ajedrez en las que una persona y una computadora forman equipo. La imagen permite imaginar a un profesor que amplía sus posibilidades de trabajo, diseña actividades de mayor complejidad y conserva la responsabilidad sobre las decisiones pedagógicas.
Chamorro señaló que, cuando se delegan procesos cognitivos, hace falta identificar con precisión qué se está cediendo. La calculadora ya había llevado a discutir qué operaciones podía resolver una máquina y cómo hacer visible el razonamiento del estudiante. Con la IA generativa, esa revisión alcanza a la actividad completa, porque la herramienta puede producir tanto una respuesta como la explicación que se le pida después.
Rogovsky propuso sostener una intervención activa durante el intercambio con la IA: “Tenemos que verificar las fuentes. Tenemos que verificar la respuesta. Tenemos que retrabajarla”. La devolución de la IA requiere lectura, validación y nuevas preguntas; el trabajo continúa con aquello que la herramienta produce. Los autores llaman a esta participación el “humano en el bucle”.
El libro reúne ejemplos, orientaciones y una lista de criterios para acompañar esas decisiones. El propósito de la actividad, el aprendizaje que se busca y la forma de evaluarlo organizan la planificación. Sus propuestas recogen también las voces de docentes de la Red La Salle con quienes ensayan usos en inglés, matemática y otras áreas, atendiendo a los recursos de cada escuela.
La discusión ética también ocupó parte de la charla. Si un docente usa la IA para modificar las fotos de sus alumnos y convertirlas en figuritas de fútbol, ¿qué aprenden ellos —se preguntó Chamorro— a partir de ese gesto? Ante las denuncias de bullying y alteración de fotos de chicas de los últimos tiempos, la posibilidad de intervenir sobre la imagen de otra persona exige pensar qué se habilita con el ejemplo.
Rogovsky relacionó esas decisiones con el trabajo de ciudadanía digital que las escuelas ya vienen realizando. Las contraseñas seguras, las cuentas institucionales y el cuidado de los datos forman parte de un mismo recorrido. Al elegir una herramienta, explicó, también importa conocer qué uso hará de la información de los estudiantes y explicitar los criterios de esa elección.
Sobre el cierre de la charla, Rogovsky dejó una idea que podría resumir toda la conversación: decidir cuándo intervenir con IA exige conocer el recorrido que necesita hacer el estudiante, incluso cuando la respuesta ya está disponible.
La entrevista completa con Corina Rogovsky y Francisco Chamorro está disponible en el podcast de TICMAS.
Fuente: Infobae — Ver noticia original