NotebookLM como entorno para activar las inteligencias múltiples

En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

El podcast te regala varios ejemplos que mejoran la comprensión del contenido. 

La evolución de las tecnologías de inteligencia artificial ha transitado desde sistemas puramente generativos hacia herramientas de recuperación aumentada, donde la prioridad no se sigue centrando es la creación de contenido, sino la mediación, síntesis y organización de fuentes documentales específicas. Es el caso de NotebookLM que además de ser una herramienta de productividad, actúa como un agente que interactúa con las habilidades cognitivas del usuario. 

Bajo este principio proponemos analizarla bajo la lente de la teoría de las inteligencias múltiples propuesta por Howard Gardner en 1983 (Marenus, 2025), donde NotebookLM no actúa como desarrollador de estas inteligencias, sino como un entorno que puede activar diferentes prácticas asociadas con ellas, con alcances y límites variados.

La inteligencia, es entendida por Gardner como la capacidad para resolver problemas y para crear productos culturales, por lo que la inteligencia es un concepto plenamente relacionado con la creatividad (UNIR, 2025). NotebookLM es un asistente de investigación con IA orientado a perfeccionar y organizar ideas, apoyándose en cuadernos con fuentes. Su rasgo didácticamente más útil es que el chat incorpora citas directas desde las fuentes del cuaderno; el usuario puede ver el fragmento citado y acceder directamente a la fuente. De este modo transforma una respuesta en un enunciado con evidencia verificable, condición para una lectura crítica y su posterior discusión. La reflexión con las fuentes está mediada por los algoritmos que simulan el razonamiento humano. 

El vínculo entre inteligencias múltiples y NotebookLM lo abordamos como una convergencia entre las funcionalidades técnicas y las oportunidades de actividad cognitiva. Esto evita dos errores frecuentes: asumir que una función “desarrolla” una inteligencia por sí sola, o convertir inteligencias múltiples en puros estilos de aprendizaje. (Gardner, 2013) Nos apoyamos en la experiencia de trabajo con este recurso en ámbitos de pregrado y posgrado. 

NotebookLM y la convergencia con las inteligencias múltiples. 

La mayoría de las inteligencias encajan en este análisis, como es el caso de la lingüística, lógico matemático, espacial, intrapersonal y la interpersonal. Las restantes (naturalista y cinestésica), tienen una conexión débil y pueden ser objeto de análisis en otro comentario. Las inteligencias, lingüística y la lógico-matemática han sido históricamente el centro del sistema educativo formal. NotebookLM, mediante el procesamiento de lenguaje natural (PLN), ofrece una infraestructura que automatiza las tareas de bajo nivel de estas inteligencias, permitiendo al usuario concentrarse en operaciones cognitivas más complejas. La inteligencia lingüística implica una sensibilidad especial al lenguaje hablado y escrito, así como la capacidad de utilizar el lenguaje para lograr objetivos específicos. NotebookLM potencia esta dimensión a través de su capacidad para sintetizar documentos en diferentes formatos, transformando datos heterogéneos en textos coherentes como resúmenes estructurados, guías de estudio e informes. 

La producción de textos coherentes a partir de fuentes diversas no es solo una automatización, sino una extensión de la capacidad narrativa del usuario, quien ahora puede estructurar argumentos complejos apoyados en citas precisas y verificables. Este proceso reduce de manera significativa el esfuerzo mental innecesario derivado de una mala organización de la información, al presentar instrucciones claras y eliminar distracciones. (Main, 2026) 

NotebookLM gestiona la síntesis de múltiples fuentes de manera simultánea, permitiendo al usuario trabajar en el nivel de evaluación y creación de la taxonomía de Bloom y dejar al sistema los niveles de recordar y comprender. De esta manera el estudiante puede estructurar documentos más complejos apoyados en citas precisas y verificables.

Otras de las inteligencias es la espacial, entendida como la capacidad de observar el mundo y los objetos desde diferentes perspectivas (Torres, 2015) en la que destaca la organización visual de la información y la navegación a través de representaciones gráficas de conceptos. En NotebookLM, este tipo de inteligencia se enriquece mediante la creación de mapas mentales. Estos mapas, a diferencia de una lista de documentos, permiten al usuario captar rápidamente estructuras de información complejas sin necesidad de leer linealmente cada fuente.

Desde el punto de vista pedagógico, esta visualización actúa como una estructura cognitiva. Los estudiantes y profesores pueden hacer zoom, desplazarse y colapsar o expandir ramas, lo que refleja los procesos mentales de rotación y manipulación de objetos propios de la inteligencia espacial (Gisela, 2001) . Al hacer clic en un nodo específico, el sistema genera un resumen de ese subtema, permitiendo una transición fluida entre la visión macro-espacial de un proyecto y el detalle micro-semántico de un dato. Esta capacidad de ver "cómo se conectan los puntos" facilita el descubrimiento de asociaciones que podrían no ser obvias en un formato puramente textual.

Otra las inteligencias definidas por Gardner es la intrapersonal que es la capacidad de construir una percepción precisa de uno mismo y de utilizar ese conocimiento para planificar y dirigir la propia vida (Gisela, 2001) En el contexto del aprendizaje, esta inteligencia es el motor de la metacognición y el aprendizaje autorregulado. La manifestación más evidente de esta inteligencia es el chat de NotebookLM, en la que se generan preguntas abiertas al usuario, que lo ayuda a desglosar un problema complejo. El chat puede ser configurado por el usuario para que responda de diferentes maneras, adaptándolo a las necesidades del estudiante. 

En este proceso se distinguen tres fases: la planificación donde se cargan por parte del usuario las fuentes, la de monitoreo en la que se emplean cuestionarios, tarjetas didácticas y la de evaluación y reflexión, donde se puede crear informes, videos, presentaciones, audios e infografías. En esta última el usuario puede nuevamente volver al chat para contrastar las fuentes con los resultados obtenidos. 

Otra inteligencia es la interpersonal, definida como la capacidad de entender e interactuar eficazmente con los demás (Gisela, 2001) NotebookLM permite compartir un cuaderno con muchas personas o con un equipo pequeño que tiene la tarea de editar todas las actividades creadas. Un profesor puede crear un cuaderno que se pone a disposición de todos sus estudiantes. 

A modo de conclusión.

NotebookLM no es solo una herramienta de recuperación de información, sino un sistema que puede activar diferentes prácticas asociadas con la mayoría de las inteligencias múltiples descritas por Gardner. Su empleo facilita una personalización del aprendizaje, donde cada usuario puede apoyarse en sus inteligencias más fuertes para fortalecer las demás. 

Los educadores podemos ver en NotebookLM, el tutor personal del estudiante, enriquecido con la multimodalidad, expresada en diferentes canales sensoriales y por diversos medios. Como cualquier herramienta de IA es obligatoria la verificación de los resultados con las fuentes que añadimos a cada cuaderno. 

Bibliografía

Gardner, H. (16 de 10 de 2013). Multiple Intelligences Are Not Learning Styles. Obtenido de Harvard: https://www.gse.harvard.edu/ideas/news/13/10/multiple-intelligences-are-not-learning-styles

Gisela, E. (2001). Revista de Psicología de la PUPC. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4531340.pdf

Main, P. (23 de 3 de 2026). The learning sience behiend AI lesson planning. Obtenido de Structural Learning: https://www.structural-learning.com/post/learning-science-ai-lesson-planning

Marenus, M. (26 de marzo de 2025). Obtenido de SimplyPsychology: https://www.simplypsychology.org/multiple-intelligences.html

Torres, A. (19 de 09 de 2015). Inteligencia espacial: ¿qué es y cómo se puede mejorar? Obtenido de Psicología y mente: https://psicologiaymente.com/inteligencia/inteligencia-espacial

UNIR. (18 de marzo de 2025). Obtenido de https://mexico.unir.net/noticias/educacion/howard-gardner-inteligencias-multiples-creatividad/

El currículo en disputa: enseñar cuando los algoritmos ya “saben”

En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

Escucha el podcast, breve y conciso en este enlace

Si nos asomamos a las escuelas de educación media o superior donde los estudiantes tienen acceso a  celulares y conexión a internet, observaremos una  escena que empieza a repetirse en muchas aulas latinoamericanas: el docente explica un concepto complejo y, minutos después, un estudiante consulta a un sistema de inteligencia artificial que ofrece una respuesta más rápida, más estructurada y aparentemente más completa. No es un hecho anecdótico. Es el síntoma de una transformación profunda: el currículo está dejando de ser el principal organizador del conocimiento escolar.

Durante mucho tiempo, el currículo funcionó como una promesa de orden. Seleccionaba saberes legítimos, establecía secuencias formativas y garantizaba cierta coherencia en los procesos educativos. Hoy esa promesa se tensiona. La inteligencia artificial no solo acelera el acceso a la información, sino que reconfigura las formas de producirla, validarla y distribuirla. En consecuencia, el problema curricular ya no es únicamente pedagógico; es también político, epistemológico y cultural.

Autores críticos del campo educativo han advertido desde hace décadas que el currículo nunca ha sido neutral. Constituye un espacio donde se disputan visiones de sociedad, de conocimiento y de sujeto (Apple, 1996). En la era algorítmica, esta disputa adquiere nuevas dimensiones. Los sistemas de recomendación, los modelos predictivos y las plataformas educativas inteligentes comienzan a incidir —de manera explícita o silenciosa— en las decisiones sobre qué aprender, cómo aprender y con qué finalidad aprender.

Esto introduce un desafío central para la gobernanza del conocimiento. Si el saber circula ahora en redes digitales globales mediadas por corporaciones tecnológicas, ¿qué papel conservan las instituciones educativas en la definición del horizonte formativo? La pregunta es incómoda porque obliga a reconocer que el currículo podría convertirse en un instrumento reactivo, constantemente adaptándose a innovaciones externas en lugar de orientarlas desde una perspectiva educativa. Como advierte Castells (2009), en la sociedad red el poder se reorganiza en torno a la capacidad de gestionar flujos de información, lo que sitúa a la educación ante la necesidad de redefinir su función estratégica.

En este contexto, el discurso de la innovación educativa corre el riesgo de transformarse en una narrativa superficial. Incorporar plataformas digitales o automatizar procesos evaluativos no garantiza por sí mismo una mejora en la formación. Incluso puede generar efectos contrarios si se debilita la reflexión pedagógica o se reducen los espacios de diálogo crítico. Freire (2005) recordaba que toda práctica educativa implica una toma de posición ética frente al mundo; trasladar decisiones curriculares a sistemas algorítmicos sin mediación docente podría significar, en términos simbólicos, una renuncia a esa responsabilidad.

El reto, entonces, no es simplemente “actualizar” el currículo, sino reconfigurarlo desde la complejidad. Esto implica reconocer que el aprendizaje contemporáneo se desarrolla en entornos híbridos, donde convergen experiencias formales, informales y digitales. Significa también aceptar que los estudiantes ya no son receptores pasivos de contenidos, sino sujetos que interactúan con múltiples fuentes de conocimiento, muchas de ellas automatizadas. Desde la perspectiva de Morin (2001), educar en la complejidad supone formar para comprender las interdependencias, las incertidumbres y las consecuencias éticas de nuestras decisiones colectivas.

Sin embargo, integrar la inteligencia artificial al currículo sin un marco crítico podría derivar en escenarios distópicos. La hiperestandarización del aprendizaje, la vigilancia digital del desempeño académico o la reducción del pensamiento a métricas de eficiencia son riesgos reales. En sociedades latinoamericanas marcadas por desigualdades estructurales, estas dinámicas pueden profundizar brechas existentes y consolidar nuevas formas de exclusión cognitiva. Por ello, la gobernanza curricular debe orientarse hacia una justicia educativa basada en el acceso significativo al conocimiento, no solo en su disponibilidad tecnológica.

Frente a este panorama, la tarea del docente adquiere una relevancia inédita. Más que transmisor de contenidos, se convierte en mediador entre el saber humano y el saber automatizado, en intérprete crítico de la información y en constructor de sentido educativo. El currículo de mañana no podrá limitarse a enumerar competencias digitales; deberá propiciar experiencias formativas donde la tecnología sea cuestionada, comprendida y humanizada.

Quizá la provocación más urgente para los sistemas educativos latinoamericanos sea esta: no basta con enseñar a usar la inteligencia artificial; es imprescindible aprender a decidir pedagógicamente cuándo no usarla. En esa decisión se juega no solo la pertinencia del currículo, sino la posibilidad de que la educación continúe siendo un espacio de emancipación intelectual y no únicamente de adaptación tecnológica.

Hacia la gobernanza curricular en la era algorítmica

Si el currículo está entrando en una zona de disputa epistemológica, la respuesta no puede ser la pasividad institucional ni la fascinación tecnológica. Se requiere una acción pedagógica consciente y estratégica. En este sentido, algunas orientaciones resultan ineludibles para los sistemas educativos latinoamericanos.

En primer lugar, es necesario replantear la innovación educativa como un proceso crítico y no meramente instrumental. Integrar inteligencia artificial al currículo implica desarrollar competencias para analizar sus implicaciones éticas, cognitivas y sociales. No se trata de formar usuarios eficientes de tecnología, sino sujetos capaces de comprender su impacto en la producción del conocimiento y en la configuración de la vida colectiva.

En segundo término, resulta prioritario avanzar hacia modelos curriculares flexibles y transdisciplinarios, que permitan abordar problemas complejos como el cambio climático, la transformación del trabajo o la desinformación digital. Estos desafíos no pueden ser comprendidos desde estructuras curriculares fragmentadas. Exigen enfoques formativos que articulen saberes científicos, humanísticos y tecnológicos en experiencias de aprendizaje situadas.

Asimismo, la gobernanza del conocimiento demanda fortalecer el papel docente como agente intelectual y ético del currículo. En contextos donde los algoritmos comienzan a orientar decisiones educativas, la mediación pedagógica adquiere un valor estratégico para garantizar que la tecnología no sustituya el juicio profesional ni el diálogo formativo. La formación docente continua debe incluir el desarrollo de capacidades para evaluar críticamente herramientas digitales y para diseñar experiencias educativas humanizadas.

Otra recomendación fundamental consiste en incorporar la justicia cognitiva como principio orientador del desarrollo curricular. La expansión de la inteligencia artificial puede ampliar oportunidades de aprendizaje, pero también profundizar desigualdades si no se implementan políticas de acceso equitativo, alfabetización digital crítica y acompañamiento pedagógico contextualizado. El currículo debe contribuir a democratizar el conocimiento, no a concentrarlo en entornos tecnológicamente privilegiados.

Por lo tanto, es imprescindible promover espacios institucionales de deliberación curricular participativa, donde estudiantes, docentes y comunidades puedan reflexionar sobre el sentido de la formación en un mundo mediado por tecnologías inteligentes. La gobernanza curricular no puede ser una decisión exclusivamente técnica; debe constituirse como un proceso social y cultural de construcción colectiva.

Conclusiones

La emergencia de la inteligencia artificial está modificando silenciosamente los fundamentos sobre los que se construyeron los currículos modernos. Lo que antes era una estructura relativamente estable hoy se encuentra atravesado por flujos de información global, automatización del conocimiento y nuevas formas de poder simbólico. En este contexto, el currículo deja de ser un simple organizador de contenidos para convertirse en un territorio estratégico donde se define el futuro educativo de nuestras sociedades.

Asumir esta transformación implica reconocer que la innovación curricular no puede desligarse de la responsabilidad social ni de la gobernanza del conocimiento. La educación enfrenta el desafío de formar sujetos capaces de interactuar críticamente con tecnologías inteligentes sin perder su autonomía intelectual ni su sensibilidad ética. Esta tarea exige repensar las finalidades de la formación, las estructuras organizativas del currículo y las prácticas pedagógicas que le dan vida en las aulas.

Lejos de anunciar el fin del currículo, la era de la inteligencia artificial plantea la posibilidad de reinventarlo desde la complejidad y el humanismo. El verdadero riesgo no reside en la presencia de algoritmos en la educación, sino en la ausencia de reflexión pedagógica sobre su uso. Si las decisiones curriculares se subordinan exclusivamente a criterios de eficiencia tecnológica, la escuela corre el peligro de renunciar a su función histórica como espacio de pensamiento crítico y transformación social.

Por el contrario, si los sistemas educativos logran articular innovación, ética y participación colectiva, el currículo puede convertirse en una plataforma de emancipación intelectual capaz de orientar a las nuevas generaciones en escenarios inciertos. La cuestión de fondo no es si la inteligencia artificial transformará la educación —eso ya está ocurriendo—, sino qué papel asumiremos los educadores en la definición de esa transformación.

En esa decisión se juega no solo la pertinencia del currículo, sino el sentido mismo de educar en el siglo XXI.

 

Referencias

Apple, M. W. (1996). Cultural politics and education. Teachers College Press.

Castells, M. (2009). Communication power. Oxford University Press.

Freire, P. (2005). Pedagogía de la autonomía: saberes necesarios para la práctica educativa. Siglo XXI.

Morin, E. (2001). Los siete saberes necesarios para la educación del futuro. UNESCO.