La IA generativa está cambiando la forma en que aprendemos. Analizamos su impacto, desde su capacidad para potenciar el aprendizaje hasta el riesgo real de generar dependencia o pasividad intelectual, con el objetivo de definir un uso verdaderamente responsable y efectivo dentro y fuera de las aulas.
La Inteligencia Artificial (IA) ya no es una promesa, es una herramienta presente en múltiples facetas de nuestra vida, y el ámbito educativo no es una excepción. Es innegable su potencial para transformar y optimizar muchas tareas, pero su llegada también plantea interrogantes importantes sobre cómo afecta a la adquisición de conocimiento y al desarrollo de habilidades fundamentales.
De ahí la importancia de explorar esa dualidad: la enorme capacidad de la IA como asistente para el aprendizaje frente al riesgo de que un uso inadecuado fomente una cierta pasividad o dependencia, limitando potencialmente el desarrollo intelectual autónomo. Pero no se trata de limitar o prohibir, sino de analizar con datos y reflexión el punto en el que nos encontramos para poder aprovechar la IA de forma clara, responsable y efectiva.
El Potencial Transformador de la IA en la Educación
No podemos obviar las ventajas que la IA ofrece. Herramientas basadas en IA pueden:
- Procesar y sintetizar grandes volúmenes de información rápidamente.
- Ayudar en tareas repetitivas o de formato, liberando tiempo para análisis más profundos.
- Ofrecer explicaciones alternativas o personalizadas sobre conceptos complejos.
- Asistir en la generación de código, textos o análisis de datos, como ya hacen muchos estudiantes.
Según un informe de Anthropic sobre el uso de su IA, Claude, por universitarios, confirma que los estudiantes la emplean activamente para tareas de creación y análisis, funciones cognitivas de orden superior. Esto indica un uso que va más allá de la simple búsqueda de respuestas.
La Otra Cara: ¿Riesgo de Inhibición o Dependencia?
Junto a este potencial, surge la preocupación. ¿Podría la facilidad con la que la IA ofrece respuestas o soluciones llevarnos a un menor esfuerzo cognitivo? ¿Estamos “descargando” en la IA procesos mentales que son cruciales para aprender de verdad?
La investigación empieza a arrojar luz sobre esto:
- Esfuerzo y Pensamiento Crítico: Un estudio de Microsoft Research sugiere que, si bien la IA puede ayudar en tareas que requieren pensamiento crítico, una alta confianza en la herramienta puede llevar a una menor percepción del esfuerzo dedicado a dicho pensamiento. Curiosamente, aquellos con más confianza en sus propias habilidades reportan mayor esfuerzo al usar IA, probablemente porque invierten más en verificar y refinar los resultados.
- Inhibición del Aprendizaje: Expertos como Lucía Vicente Holgado alertan sobre el riesgo de “inhibición del aprendizaje”. Si se delegan sistemáticamente ciertas habilidades (análisis, evaluación, argumentación) en la IA, es posible que el estudiante no las desarrolle plenamente por sí mismo.
- Dependencia y Calidad: Otros estudios han observado que retirar la asistencia de la IA puede disminuir la calidad del trabajo de algunos estudiantes, lo que sugiere que no habían interiorizado los procesos o criterios de calidad, sino que dependían de la guía constante de la herramienta. Este fenómeno, conocido como “descarga cognitiva” (cognitive offloading), es eficiente a corto plazo pero puede mermar la autonomía a largo plazo.
El papel clave del estudiante
Ante este panorama, el mensaje fundamental es que el estudiante sigue siendo el actor principal de su aprendizaje. La IA es un recurso más, muy potente, pero su efectividad depende de cómo se utilice. La clave está en la agencia, la metacognición (pensar sobre cómo pensamos y aprendemos) y el uso estratégico:
- Comprensión Previa: Usar la IA sobre una base de conocimiento. Antes de preguntar, intentar entender el problema, esbozar una solución.
- Evaluación Crítica Constante: No aceptar resultados sin más. Verificar la información, contrastarla, adaptarla al contexto específico. ¿Es esta la mejor solución? ¿Por qué?
- Uso Deliberado, No por Defecto: Considerar si la IA es la mejor herramienta para esa tarea específica. A veces, una búsqueda tradicional, consultar apuntes o discutir con compañeros es más formativo.
- Profundizar, No Solo Obtener: Si se usa IA para generar código o texto, el trabajo real viene después: entenderlo, poder explicarlo (quizás comentando el código línea a línea), justificarlo.
- Diálogo con la IA: Plantearle alternativas, pedirle que argumente sus respuestas, que compare enfoques. Usarla como un “sparring” intelectual para reforzar la comprensión.
Nuestro rol como educadores
Como docentes, nuestro papel también evoluciona. No se trata tanto de prohibir, sino de orientar y formar en el uso crítico y eficaz de estas herramientas. Esto implica:
- Integrar la IA con propósito: Diseñar actividades donde la IA sea una herramienta para alcanzar objetivos de aprendizaje más profundos, no un atajo.
- Fomentar la Metacognición: Ayudar a los estudiantes a reflexionar sobre cómo usan la IA y cómo impacta en su aprendizaje.
- Adaptar la Evaluación: Mover el foco hacia la evaluación de procesos, el pensamiento crítico, la capacidad de argumentación y la aplicación original del conocimiento, más que la simple memorización o producción de respuestas “correctas”.
- Diálogo Abierto: Hablar sobre las capacidades y limitaciones de la IA, y establecer expectativas claras sobre su uso en el contexto académico.
Hacia un uso inteligente de la IA
La IA ofrece oportunidades notables para enriquecer la educación. Ignorarla o temerla no parece una opción sensata. Sin embargo, tampoco podemos adoptar una visión acrítica. Los riesgos de dependencia o de una menor profundización en el aprendizaje son reales si no se aborda su uso de manera consciente.
El balance, a día de hoy, puede ser claramente positivo si promovemos un uso responsable, estratégico y crítico. La IA es una herramienta; el objetivo sigue siendo formar profesionales competentes, autónomos y con criterio. Aprovechemos su potencial sin sacrificar lo esencial del proceso de aprender a pensar.
Referencias:
- https://www.anthropic.com/news/anthropic-education-report-how-university-students-use-claude
- https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2025/01/lee_2025_ai_critical_thinking_survey.pdf
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131523002440?ref=pdf_download&fr=RR-2&rr=93bb48795da9f77b
- https://www.rtve.es/noticias/20241028/riesgos-inteligencia-artificial-educacion-desinformacion-sesgos-inhibicion-aprendizaje/16306592.shtml
