En colaboración por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz
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En la última semana de julio,
y como nos tiene acostumbrado ChatGPT, se lanzó una nueva opción de trabajo
para todos los tipos de cuenta. Esta responde al nombre de Estudia y Aprende. El nombre es
totalmente explícito, una alusión directa a emplear un tutor personalizado, que
interactúa mediante preguntas y respuestas con el usuario. No es solo la
respuesta a la pregunta, sino que mediante el diálogo mediado (al mejor estilo
socrático) va ayudando a crear una respuesta donde usuario y máquina colaboran.
Como es de esperar, esta nueva opción puede
ser empleada de diferentes formas; desde la clásica copiar y pegar, sin
esfuerzo mental, hasta el verdadero aprendizaje significativo. No es solo una
tarea para el estudiante, lo es también para el profesor, ambos van a coincidir
en llevar a cabo acciones similares. Un ejemplo puede ilustrar la forma de
trabajar de Estudia y Aprende.
Le hice una pregunta tan sencilla como:
“Explica las leyes de Newton”, su respuesta
Después me respondió de esta manera.
Así fue explicando cada una de las tres
leyes, tomando en cuenta que es para un estudiante de secundaria.
Con posterioridad hizo la siguiente
pregunta
Este sencillo ejemplo muestra que la nueva
opción de ChatGPT no es un simple reservorio de respuestas etiquetadas, sino
que estimula al estudiante a pensar de otra manera. Veamos a continuación
algunas ideas que fundamentan a “Estudia y Aprende”
Fundamentación pedagógica de “Estudia y
aprende”
Desde nuestro punto de vista, esta nueva
opción se puede fundamentar desde diferentes enfoques y teorías pedagógicas.
Enfoque histórico cultural
de Vygotsky (1978) quien planteó
que el aprendizaje ocurre en un contexto social y que las interacciones con el
“otro” más experto permiten al individuo desarrollar habilidades dentro de
su Zona de Desarrollo Próximo (ZDP) (2021). Un asistente de IA puede
verse como un mediador cultural adicional en el entorno del alumno. Al
igual que el tutor o profesor, ChatGPT (empleado con esta concepción) puede
desempeñar el rol de andamiaje: por ejemplo, haciendo preguntas
orientadoras o descomponiendo un problema complejo en partes manejables,
ayudando al estudiante a avanzar de su nivel actual a uno más alto. Según
Vygotsky, las herramientas (incluyendo las tecnológicas) amplían las
capacidades cognitivas; aquí la IA actúa como herramienta semiótica que provee
lenguaje, ejemplos y representaciones para que el alumno construya significado.
Sin embargo, es necesario
reforzar la idea de que la interacción social, es con la o las otras personas.
La IA, por muy capaz que sea, carece de la carga cultural y emocional propia
del ser humano. Esto no elimina que el estudiante interactúe con la IA,
equivocándose y acertando para seguir mejorando su ZDP.
Constructivismo
(Piaget, Bruner). El
constructivismo plantea que el aprendizaje es un proceso activo en el que el
estudiante construye nuevos conocimientos basándose en sus esquemas
previos. Herramientas como “Estudia y Aprende” pueden potenciar un enfoque
constructivista si se usan para exploración y descubrimiento: por
ejemplo, el estudiante formula preguntas y la IA le devuelve información,
casos, contraejemplos, permitiéndole reformular sus ideas. Bruner (1966) escribió
sobre la importancia del descubrimiento guiado y de la espiral de
aprendizaje. Partiendo de este
criterio un tutor de IA, como al que nos referimos, puede ayudar a estructurar
ese descubrimiento mediante una secuencia graduada de preguntas o retos. La IA
también puede presentar múltiples representaciones de un mismo concepto
(narrativa, visual) facilitando la asimilación y acomodación piagetianas.
Pero, al igual que en el
caso del Enfoque Histórico Cultural, se debe velar que la herramienta de la IA
no sea la principal manera de “construir” el conocimiento. La IA puede limitar
la iniciativa del alumno: es esencial que el estudiante siga siendo el
protagonista que pregunta, prueba y conecta ideas, con la IA solo como
facilitadora. Cuando se usa para crear entornos simulados o experiencias
interactivas, la IA abre posibilidades para el aprendizaje experiencial
que defendía Piaget, siempre y cuando el estudiante manipule activamente la
información brindada. Por el contrario, si el estudiante se limita a copiar y
pegar las respuestas no se logra dicho aprendizaje.
Conectivismo (Siemens & Downes 2005): Como teoría contemporánea, el conectivismo propone que en la era digital
el aprendizaje se da a través de redes donde las personas y las
herramientas están interconectadas. El conocimiento reside en la red y aprender
es, en esencia, saber navegar y realizar conexiones. ChatGPT ejemplifica
un nodo potente en la red de conocimiento de un estudiante: es capaz de conectar
piezas de información dispersas, actuar como motor de búsqueda avanzado y
convertir datos en conocimiento real.
Según Siemens, una habilidad clave es la curación
de información, distinguir lo relevante de lo irrelevante. Aquí el
estudiante debe ejercer un pensamiento crítico significativo, pues la IA
entrega respuestas elaboradas que podrían evitar que el alumno consulte fuentes
originales. No obstante, usada correctamente, la IA puede extender la red
cognitiva del estudiante: por ejemplo, sugerir recursos, autores o enlaces
que el alumno no conocía, cumpliendo la idea de Downes de que aprender es formar
conexiones nuevas. La teoría conectivista también subraya que el
conocimiento está en continua actualización; en ese sentido, un modelo como
ChatGPT tiene límites para reflejar lo más nuevo, pero su integración con Internet
en algunas aplicaciones mitiga esto. Desde esta perspectiva, educar con IA
implica enseñar a los alumnos dónde y cómo encaja la IA en su red de
aprendizaje personal, cuándo fiarse de ella, cuándo verificar con otras
fuentes y cómo usarla para amplificar su capacidad de aprender en comunidad.
Condiciones necesarias
para emplear “Estudia y aprende”
Queda demostrado que esta
nueva función de ChatGPT puede favorecer el aprendizaje autodirigido,
brindar tutoría virtual y generar contenido educativo adaptado, lo que
promete enriquecer las experiencias de estudiantes y facilitar la labor docente.
Sin embargo, no podemos dejar de lado un grupo de riesgos significativos:
desde cuestiones éticas (plagio, autoría difusa, deshonestidad académica, privacidad
de datos) hasta pedagógicas (dependencia, superficialidad, disminución del
pensamiento crítico). Esto nos lleva a afirmar que el éxito de estas
innovaciones dependerá no de la tecnología en sí, sino de cómo la integremos
intencionalmente en nuestros sistemas educativos.
Es importante seguir
reconociendo que la IA no reemplazará a los profesores, pero aquellos
que sepan apoyarse en la IA posiblemente reemplazarán a los que no lo hacen.
Nuestro rol debe ser más de un guía crítico en la era de la IA. Crítico no
significa negar o prohibir.
Igualmente, los
estudiantes deben comprender que aprender no es igual a obtener respuestas
instantáneas, y que su capacidad de pensar, crear y cuestionar es lo que
los distinguirá en un mundo con máquinas inteligentes. Las instituciones
educativas, por su parte, tienen la responsabilidad de liderar el cambio
con políticas proactivas, recursos adecuados y formación continua, para evitar
quedar rezagadas ante una realidad que avanza velozmente.
Como idea central debemos
adoptar una visión de “IA centrada en el ser humano”: es decir, toda
implementación debe estar al servicio del desarrollo integral del estudiante. Como
hemos señalado en otros comentarios, que la IA trabaje para mí.
La IA debe concebirse
como una herramienta para amplificar las oportunidades de aprendizaje,
no para desplazar el esfuerzo ni la interacción humana significativa.
En conclusión, nos
encontramos ante un momento bisagra, como lo fue en la época del COVID. La
incorporación de asistentes de IA en la educación no es automática ni sencilla,
pero ignorar la existencia de “Estudia y aprende” sería perjudicial.
Referencias
Bruner, J. S. (1966). Toward a theory of instruction.
Harvard University Press.
Fariñas, Gloria. (2021). La Zona de
desarrollo próximo: l. S. Vygotski y p. Ya. Galperin en https://www.editoracientifica.com.br/books/chapter/210705488
Siemens, G. (2005). Connectivism: A learning theory for the digital
age. International Journal of Instructional Technology and Distance
Learning, 2(1). http://www.itdl.org/Journal/Jan_05/article01.htm
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher
psychological processes (M. Cole, V. John-Steiner, S. Scribner
& E. Souberman, Eds. & Trans.). Harvard University Press. (Obra original publicada en 1930-1934)
Como es habitual, excelente propuesta.
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