NotebookLM como mediador cognitivo en la educación superior

  

En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz 

La educación superior enfrenta un problema que no se resuelve con más información. Los estudiantes tienen acceso a libros, artículos, guías, videos, repositorios y documentos de todo tipo, pero esa abundancia no siempre se convierte en conocimiento. Con frecuencia, el material se acumula sin una ruta clara de lectura. Se subrayan fragmentos, se guardan archivos y se elaboran trabajos que parecen correctos, aunque revelan una apropiación débil del contenido. El desafío pedagógico no está solo en acceder a fuentes, sino en aprender a trabajar con ellas, lo que se traduce en evitar la aitoxicación del conocimiento. (Bravo Carlos & Sánchez Mercedes, 2026)

Para colaborar en la disminución de la aitoxicación encontramos en NotebookLM un asistente de investigación con inteligencia artificial orientado a organizar ideas, trabajar con fuentes cargadas por el usuario, responder con información basada en esas fuentes y transformar documentos en guías de estudio, resúmenes, mapas mentales y otros formatos de apoyo (Google, 2026). La verdadera dimensión de esta herramienta está en la forma en que la empleamos para convertirla en un mediador cognitivo entre el estudiante y los documentos.

Un mediador cognitivo reorganiza la actividad intelectual del estudiante. Ayuda a formular preguntas, identificar relaciones, jerarquizar conceptos, recuperar evidencias y revisar la coherencia entre lo que se afirma y la fuente consultada. En este sentido, el valor de NotebookLM no reside en producir respuestas listas, sino en acompañar al estudiante durante la lectura, la investigación y la escritura académica.(González, 2026)

De la lectura dispersa a la mediación cognitiva

Desde el enfoque histórico cultural, el aprendizaje no se reduce a una actividad individual encerrada en la mente del estudiante. Vygotsky mostró que el desarrollo de las funciones psicológicas superiores se construye mediante instrumentos, signos, lenguaje e interacción social (González Berta, 2019). En esa perspectiva, las tecnologías no son neutras, modifican la forma en que el sujeto se relaciona con el conocimiento, con los otros y consigo mismo. NotebookLM actúa como un instrumento cultural digital cuando interviene en la relación entre el estudiante y sus fuentes de estudio.

La mediación cognitiva se observa cuando el estudiante deja de leer documentos aislados y comienza a establecer vínculos entre ellos. Un texto se relaciona con otro, una categoría aparece en varios autores, una definición se amplía con un ejemplo, una idea se contradice con otra y los sesgos en la información se encuentran con más precisión. NotebookLM ayuda a ordenar ese campo inicial de información y ofrece una primera estructura de lectura. Sin embargo, esa estructura no debe ser aceptada de manera pasiva, debe ser interrogada, contrastada y corregida por el estudiante.

En el proceso anterior se encuentra una organización didáctica, que favorece la conversión de la información en conocimiento. NotebookLM no sustituye la lectura; la vuelve más dialogada, porque el estudiante pregunta, revisa, vuelve a la fuente y reelabora. El estudiante realiza operaciones que quizá no lograría solo, pero que alcanza con apoyos externos: sintetizar, comparar, clasificar, argumentar y verificar. La herramienta funciona como andamiaje, siempre que el docente diseñe tareas que obliguen a pensar y no solo a recibir respuestas. Es de esta manera como este proceso sigue la conocida zona de desarrollo próximo.

También existe una relación directa con la teoría de la carga cognitiva (Alisoy, 2025). Muchos estudiantes se saturan ante documentos extensos, lenguaje técnico y múltiples fuentes. Esa saturación reduce la comprensión y favorece la copia superficial. NotebookLM disminuye la carga inicial al ofrecer síntesis, preguntas orientadoras o representaciones visuales. Pero reducir la carga no significa empobrecer el pensamiento. El propósito educativo debe ser liberar recursos mentales para operaciones de mayor nivel: analizar, interpretar, contrastar y producir una posición propia (Sweller, 1988)

El aprendizaje autorregulado aporta otra dimensión. Un estudiante autónomo planifica, controla y evalúa su proceso de aprendizaje (Zimmerman, 2002). NotebookLM apoya esas acciones si se usa con intencionalidad. En la planificación, facilita la búsqueda documental a partir de la realización de una investigación rápida o profunda, además de cargar directamente las fuentes que obtuvimos en otras búsquedas. En la etapa de control, permite formular preguntas durante la lectura. En la evaluación, facilita revisar si una respuesta tiene respaldo en las fuentes. De esta manera, la IA deja de ser una máquina de respuestas y se convierte en un recurso para observar el propio proceso cognitivo. En todas estas etapas se requiere que el estudiante empleé diferentes prompts para obtener el mejor rendimiento. De este tema comentaremos en otro trabajo.

En todo este proceso siempre se corre el riesgo de que el estudiante confunda mediación con sustitución. Si acepta cada salida de la IA sin examinarla, NotebookLM se convierte en una autoridad opaca debilitando el juicio académico. La fluidez textual no garantiza comprensión, la respuesta ordenada no siempre representa la complejidad de los autores. Una síntesis clara no siempre conserva los matices del documento original. Por eso, la mediación tecnológica exige mediación humana.

Fuentes cerradas para aprender, investigar y escribir

Una de las características pedagógicas más valiosas de NotebookLM es su trabajo con fuentes delimitadas. El usuario incorpora documentos al cuaderno y la interacción se produce a partir de esas fuentes. La ayuda oficial de Google precisa que el modelo utiliza las fuentes cargadas para responder preguntas o completar solicitudes, con distintos tipos de documentos admitidos, entre ellos PDF, archivos de texto, documentos de Google, presentaciones, audios, páginas web y videos públicos de YouTube con transcripción (Google, 2026) Esta lógica diferencia a NotebookLM de otros entornos conversacionales abiertos, donde la respuesta suele provenir de un campo menos visible para el estudiante.

El entorno documental cerrado fortalece la respuesta. La pregunta ya no es solo qué responde la IA, sino desde qué fuentes responde. Esto tiene consecuencias pedagógicas directas. El docente puede solicitar que cada afirmación relevante sea contrastada con el documento cargado. También puede pedir al estudiante que compare la síntesis generada con el texto original, detecte omisiones y explique qué criterios usó para aceptar o modificar la respuesta. La evaluación se desplaza del producto final al proceso de construcción del conocimiento.

En investigación científica, NotebookLM apoya la organización inicial del campo teórico. Un estudiante que inicia una tesis suele reunir muchos documentos, pero no siempre sabe cómo convertirlos en categorías, preguntas o relaciones conceptuales. El cuaderno ayuda a reconocer núcleos temáticos, localizar coincidencias entre autores, diferenciar enfoques y preparar esquemas argumentales. No reemplaza la revisión bibliográfica. La búsqueda sistemática, la selección de fuentes, la valoración metodológica y la interpretación siguen perteneciendo al investigador. En este punto como indicamos en párrafos anteriores es necesario conocer con exactitud qué preguntar, en otras palabras, qué prompt crear.

Para la escritura académica ocurre algo similar. NotebookLM asiste en la recuperación de ideas, el ordenamiento de argumentos, la elaboración de esquemas y la revisión de definiciones. También ayuda a trabajar la paráfrasis responsable, siempre que el estudiante conserve la atribución de ideas y revise el sentido de lo escrito. La escritura científica no consiste en producir frases correctas. Consiste en construir una posición sustentada, dialogar con autores y formular una contribución reconocible. En dependencia de la configuración que se realice al cuaderno, este puede devolver todas las fuentes en un formato específico de notación bibliográfica

Un estudio reciente sobre la enseñanza universitaria de Historia Antigua analizó NotebookLM como mediador cognitivo a partir de textos grecolatinos sobre la fundación de Roma. La experiencia trabajó con un corpus cerrado, generó resúmenes, mapas conceptuales, tarjetas didácticas, audios y videos, y mostró aportes para la estructuración cognitiva, la retención y el aprendizaje multimodal. El mismo estudio advirtió riesgos: homogeneización del discurso histórico, pérdida de matices filológicos y necesidad de supervisión humana (González, 2026). Esta conclusión resulta clave para cualquier área universitaria: la IA apoya la comprensión, pero no reemplaza la interpretación crítica.

En estos momentos estamos trabajando en la integración de NotebookLM en Moodle. Para una maestría en Educación Superior y Tecnología educativa, impartimos un módulo donde se vinculan las redes sociales, la inteligencia artificial y la curación de contenidos. Para cada unidad se creó un cuaderno, con fuentes curadas por el profesor y que debían ser consultadas por los participantes para responder a las evaluaciones del módulo. En este caso el aula virtual dejó de ser el almacén de archivos que los estudiantes rara vez leen. En un próximo trabajo informaremos de los resultados y opiniones de los estudiantes.

Los estudiantes consultan cada cuaderno y realizan las preguntas necesarias para aclarar sus dudas y redactar sus trabajos. Se produce un dialogo con las fuentes, que es imposible en Moodle y culmina con una producción propia del estudiante. En esa ruta, la IA cede su protagonismo a la actividad intelectual: leer, preguntar, verificar, argumentar, escribir y evaluar.

NotebookLM representa una oportunidad para renovar la lectura académica en educación superior. Su aporte no está en acelerar la entrega de tareas, sino en hacer visible el proceso de comprensión. Bien integrado, ayuda a que el estudiante dialogue con fuentes, organice ideas y revise evidencias. Mal empleado, produce respuestas limpias con pensamiento ausente. La diferencia no está solo en la tecnología, sino en la organización pedagógica que la orienta.

El reto docente consiste en convertir la inteligencia artificial en mediación y no en dependencia. NotebookLM será valioso cuando ayude a leer con mayor profundidad, investigar con más orden y escribir con fundamento. Su lugar no es sustituir al estudiante ni al profesor, sino acompañar una relación más consciente con el conocimiento. En tiempos de IA generativa, la universidad no debe renunciar al pensamiento crítico, debe enseñarlo con nuevos instrumentos.

 

Alisoy, H. (2025). Can NotebookLM Support English Language Learners? A Theoretical Perspective on AI Tools in Education. Porta Universorum, 1(6), 25–55. https://doi.org/10.69760/PORTUNI.0106003

González Berta. (2019). ¿Por qué el enfoque histórico cultural? Inter-Cambios. Dilemas y Transiciones de La Educación Superior, 4(2). https://doi.org/10.29156/INTER.5.2.2

González, F. J. C. (2026). De las fuentes clásicas a la Inteligencia Artificial: Notebook LM como mediador cognitivo en la enseñanza universitaria de Historia Antigua. AI & Antiquity, 2(1), 11–24. https://doi.org/10.64946/AIANTIQUITY.V2I1.001

Bravo Carlos, & Sánchez Mercedes. (2026). La nueva Aitoxicación de conocimiento. https://www.amazon.es/dp/B0GYB53VPB

Google. (2026). Google, soporte de NotebookLM. https://support.google.com/notebooklm/answer/16164461?hl=en&ref_topic=16164070

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285. https://doi.org/10.1016/0364-0213(88)90023-7

Zimmerman, B. (2002). Becoming a Self-Regulated Learner: An Overview. Theory Into Practice, 41, 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2