En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz
Crear un sitio educativo con inteligencia artificial no consiste en escribir un prompt y aceptar el resultado. Esta es la experiencia que tuve al transformar una idea pedagógica en un recurso digital interactivo. Durante varios meses creamos sitios web con conocimientos que no tenía: programación, diseño de interfaces, adaptación para teléfonos móviles y desarrollo de actividades interactivas.
Imaginábamos
un recurso educativo que necesitábamos para desarrollar un tema, que además
fuera interactivo. Podíamos definir sus contenidos, actividades y objetivos. El
problema aparecía cuando intentábamos convertir esa idea en algo que los
estudiantes pudieran recorrer y utilizar. Podíamos llamar a un experto en
informática o hacerlo por nuestra cuenta, que fue lo que siempre hicimos, pero:
ChatGPT redujo esa distancia.
No hizo
el trabajo pedagógico por nosotros, pero nos ayudó a materializarlo.
Queríamos algo más que una página con información
Nuestro
propósito era trabajar la relación entre el currículum escolar y el currículum
de vida. No queríamos crear una página que se limitara a presentar
definiciones. Tampoco buscábamos trasladar a una pantalla el contenido de una
presentación. Queríamos que los estudiantes pudieran comparar conceptos,
analizar casos, reconocer situaciones de su entorno, resolver actividades y
comprobar qué habían comprendido.
El
resultado fue Currículum escuela ↔ vida, un sitio educativo
universitario organizado como un recorrido de aprendizaje. Te propongo un viaje
por este sitio
https://curriculum-escolar-vida.donceles67.chatgpt.site/
El
recurso implica un recorrido estimado de 35 minutos, donde se incluyen 14
secciones, objetivos y competencias, una comparación conceptual, una revisión
histórica, cinco casos contextualizados, un laboratorio de actividades y una
autoevaluación de 20 preguntas. También incorpora bibliografía para respaldar
sus contenidos.
Llegar a
ese resultado nos hizo entender algo: crear un sitio educativo con
inteligencia artificial no comienza con el código. Comienza con una
decisión pedagógica.
Antes del diseño estaba la pregunta de aprendizaje
La
primera tentación al utilizar ChatGPT para crear un sitio es pedirle algo como:
haz una página atractiva sobre el currículum. Una instrucción de ese tipo puede
producir colores, tarjetas, botones y textos bien distribuidos. El resultado
incluso puede parecer profesional. El problema es que una página visualmente
atractiva no necesariamente ayuda a aprender. Esto es lo que más abunda en
la actualidad.
Antes de
solicitar el sitio tuvimos que responder preguntas más importantes: ¿Quiénes
utilizarían el recurso? ¿Qué debían comprender? ¿Qué diferencias necesitaban
identificar? ¿Qué situaciones debían analizar? ¿Qué decisiones quería que
tomaran? ¿Cómo comprobarían lo aprendido?
Estas
preguntas definieron la arquitectura del sitio. El objetivo no sería que los
estudiantes memorizaran dos definiciones. Necesitábamos diferenciar el
currículum escolar del currículum de vida, comprender su relación y analizar
cómo la escuela puede reconocer los conocimientos construidos en la familia, la
comunidad, el trabajo y la experiencia personal.
Cuando
esto quedó claro, la conversación con ChatGPT cambió. Ya no pedíamos una página
sobre un tema. Le pedíamos componentes que cumplieran una función dentro de una
trayectoria de aprendizaje.
El sitio se construyó mediante una conversación. El resultado no apareció después
de una única instrucción. Primero definimos el propósito. Después organizamos
el recorrido. Luego solicitamos una estructura inicial, revisamos lo producido
y formulamos nuevas indicaciones.
El
proceso se parecía más a esto:
Intención pedagógica → primer prototipo → revisión → nueva indicación →
ajuste → prueba → publicación
En cada
etapa surgían decisiones. Había que determinar cuánto texto debía aparecer en
la pantalla, qué conceptos requerían una comparación, qué ejemplos permitían
conectar escuela y vida, qué actividades servían para recuperar información y
cuáles exigían interpretar o argumentar.
ChatGPT
podía proponer una estructura y convertir las instrucciones en componentes
funcionales. Sin embargo, no conocía automáticamente a los destinatarios, el
sentido de la actividad ni el nivel de profundidad que yo buscaba.
Nosotros
teníamos que proporcionarle ese contexto. Transformar el contenido fue más
importante que presentarlo. Uno de los mayores riesgos era terminar con un
repositorio de definiciones. Para evitarlo, el contenido se transformó en
diferentes experiencias.
Por
ejemplo, la comparación entre currículum escolar y currículum de vida no quedó
únicamente explicada en párrafos. Se organizó mediante dimensiones como su
origen, intención, espacios, formas de evaluación, tipos de saberes y relación
con el tiempo.
También incorporamos casos. En uno de ellos, una estudiante de una escuela
rural lleva al aula los conocimientos sobre cultivo y cuidado del agua
aprendidos con su abuela. La actividad permite analizar cómo un conocimiento
comunitario puede convertirse en observación, hipótesis y registro científico
sin ser reducido a una anécdota.
El sitio
incluye otras situaciones relacionadas con estudiantes cuidadores, problemas
comunitarios, conocimientos adquiridos fuera del programa y lenguas que no
siempre encuentran reconocimiento en el aula.
Estos
casos fueron importantes porque obligaron a pasar de la definición a la
interpretación.
Una cosa
es repetir qué significa “currículum de vida”. Otra muy distinta es reconocerlo
en una situación y decidir cómo debería actuar el docente.
La interactividad no siempre es aprendizaje
Agregar
botones, animaciones o juegos es relativamente sencillo. Justificar su
presencia es más difícil. Cada actividad debía responder a una pregunta: ¿qué
acción intelectual realizará el estudiante?
Algunas
actividades ayudan a reconocer o recuperar información. Otras permiten
clasificar, relacionar, ordenar o diferenciar. Los casos y preguntas de
reflexión buscan operaciones más complejas: interpretar, argumentar y tomar
decisiones.
El sitio
incorpora un laboratorio con ocho microrretos y una autoevaluación de 20
preguntas con resultados. Sin embargo, la cantidad de actividades no era el
criterio principal. Lo importante era que existiera correspondencia entre el
objetivo, el contenido, la acción del estudiante y la retroalimentación.
Un juego
que solo entretiene puede ser un buen elemento visual, pero no necesariamente
una actividad educativa. La interactividad adquiere valor cuando ayuda al
estudiante a pensar.
Lo que hizo ChatGPT y lo que tuvimos que hacer
ChatGPT
fue útil para:
- proponer
estructuras iniciales;
- organizar
contenidos en secciones;
- generar
alternativas de presentación;
- desarrollar
componentes interactivos;
- realizar
modificaciones técnicas;
- adaptar
la visualización a distintos dispositivos;
- convertir
indicaciones en un sitio funcional.
Nuestra
responsabilidad fue diferente:
- delimitar
el problema educativo;
- formular
los objetivos;
- seleccionar
y verificar los contenidos;
- definir
la secuencia;
- contextualizar
los ejemplos;
- revisar
las actividades;
- establecer
los criterios de evaluación;
- detectar
simplificaciones y errores;
- aprobar
la versión que se publicaría.
Esta
diferencia es fundamental. La inteligencia artificial puede producir una
respuesta convincente, pero no asume la responsabilidad académica del recurso.
No conoce por sí misma la historia del grupo, las condiciones institucionales
ni las consecuencias que puede tener una decisión educativa.
La
autoría no consiste solamente en escribir cada línea de código. También implica
seleccionar, cuestionar, corregir, justificar y responder por el resultado.
Lo que aprendimos al construirlo
La
primera lección fue que el primer resultado nunca debería considerarse
terminado.
Un
prototipo puede servir para observar lo que todavía no funciona. Puede revelar
que una sección contiene demasiado texto, que una actividad solo evalúa memoria
o que la navegación no deja claro dónde comienza y termina el recorrido.
La
segunda lección fue que un buen prompt no sustituye un buen criterio.
Una
instrucción extensa puede generar un resultado complejo, pero la calidad final
depende de la capacidad para revisar lo producido. Hay que saber detectar qué
falta, qué sobra y qué no corresponde con el objetivo.
La
tercera lección fue que crear un sitio también modifica la manera de pensar
la enseñanza.
Cuando el
contenido debe convertirse en una experiencia navegable, cada decisión se
vuelve visible. Hay que preguntarse por qué una sección aparece antes que otra,
qué debe hacer el estudiante y qué evidencia permitirá saber si comprendió.
En este
sentido, la inteligencia artificial no solo me ayudó a producir un recurso.
También me obligó a formular con mayor precisión lo que quería enseñar.
La publicación no termina el proceso. Un sitio educativo no está
terminado porque ya pueda abrirse mediante un enlace.
Antes y
después de publicarlo es necesario revisar:
- la
precisión de los contenidos;
- el
funcionamiento de botones y actividades;
- la
navegación desde un teléfono;
- la
legibilidad de los textos;
- el
contraste visual;
- la
correspondencia entre objetivos y evaluación;
- la
claridad de las instrucciones;
- la
calidad de la retroalimentación;
- la
accesibilidad;
- las
referencias utilizadas.
También
es necesario considerar la privacidad y evitar introducir datos personales o
sensibles de estudiantes en las herramientas de inteligencia artificial.
Publicar
significa asumir responsabilidad por el recurso, no solamente ponerlo en línea.
No nos convertimos en programadores. Nos convertimos en docentes con
una capacidad adicional: transformar una intención pedagógica en una
experiencia digital y participar activamente en las decisiones técnicas
necesarias para construirla.
ChatGPT
ayudó a reducir una barrera. Hizo posible probar alternativas, modificar
componentes y convertir instrucciones en un sitio funcional.
Pero el
sentido del recurso no surgió del código. Surgió de las preguntas pedagógicas,
de la selección de contenidos, de los casos, de las decisiones sobre las
actividades y de la revisión crítica de cada versión.
La
inteligencia artificial puede ayudar a construir la página. La experiencia
educativa sigue necesitando un autor.
¿Qué recurso has imaginado para tus estudiantes y todavía no has
intentado construir?
Nota de transparencia
El sitio
presentado en este artículo fue creado mediante un proceso de diseño
conversacional asistido por ChatGPT. La herramienta se utilizó para generar
estructuras, componentes, alternativas de presentación y ajustes técnicos. La
definición de los objetivos, la selección y revisión de contenidos, la
organización pedagógica, la contextualización de los casos y la aprobación del
producto final fueron responsabilidad de los autores.
Para profundizar
Laurillard,
D. (2012). Teaching as a design science: Building pedagogical patterns for
learning and technology. Routledge.
Mayer, R.
E. (2009). Multimedia learning (2.ª ed.). Cambridge University Press.
Miao, F.,
y Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research.
UNESCO.
Mishra,
P., y Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A
framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6),
1017–1054.
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