Cuando comenzamos a incorporar
la inteligencia artificial en nuestras prácticas educativas, una de las
primeras habilidades que desarrollamos fue la formulación de instrucciones o prompts.
Aprendimos a definir roles, especificar contextos, describir tareas y
establecer criterios para obtener respuestas más pertinentes. Esta competencia
sigue siendo valiosa, pero no agota las posibilidades pedagógicas de la
tecnología.
El cambio más importante ocurre
cuando dejamos de preguntarnos únicamente: "¿Qué puede hacer esta herramienta?", y
comenzamos a plantearnos: ¿qué quiero que aprenda el estudiante al interactuar
con ella?. Esta segunda pregunta modifica el proceso de diseño: ya no se trata
solamente de formular una petición, sino de anticipar una secuencia de
aprendizaje, identificar dificultades posibles, decidir cuándo ofrecer pistas y
determinar cómo reconocer avances.
El modelo de conocimiento
tecnológico, pedagógico y disciplinar (TPACK), desarrollado por Mishra y
Koehler (2006), destaca que la integración educativa de la tecnología requiere
articular el conocimiento tecnológico con el pedagógico y el disciplinar. Desde
esta perspectiva, conocer una herramienta no basta para utilizarla con sentido
educativo. Es necesario comprender el contenido que se enseña, las estrategias
que favorecen su aprendizaje y las posibilidades y limitaciones del recurso
tecnológico.
Por tanto, diseñar una
experiencia de aprendizaje implica tomar decisiones que van más allá de la
herramienta: qué conocimientos previos conviene activar, qué desafío puede
promover la comprensión, qué tipo de ayuda necesita el estudiante y cómo se
evaluará lo aprendido. La tecnología adquiere sentido formativo cuando estas
decisiones pedagógicas orientan su utilización y no cuando la actividad se
construye únicamente alrededor de sus funciones.
¿Qué
aporta un asistente pedagógico personalizado?
Un asistente pedagógico
personalizado es una configuración de inteligencia artificial diseñada para
cumplir una finalidad educativa delimitada. Puede incluir instrucciones sobre
su función, el enfoque metodológico, los contenidos, el nivel de los destinatarios,
las formas de acompañamiento y los criterios de evaluación. También puede
apoyarse en documentos curriculares y materiales de referencia seleccionados
para orientar sus respuestas.
En lugar de proporcionar siempre
soluciones completas, el asistente puede formular preguntas orientadoras,
proponer pasos graduales, ofrecer ejemplos alternativos, solicitar
justificaciones y ayudar a revisar los avances mediante una rúbrica. Por
ejemplo, ante una respuesta incompleta, puede preguntar qué evidencia respalda
una afirmación o qué aspecto del problema todavía necesita explicación, en vez
de sustituir inmediatamente el razonamiento del estudiante por una respuesta
terminada.
Este tipo de diseño no exige
necesariamente conocimientos de programación. Algunas plataformas permiten
configurar asistentes mediante instrucciones y documentos de referencia. Sin
embargo, las posibilidades concretas dependen de las funciones disponibles en
cada entorno, y la personalización no garantiza por sí sola una mejor
experiencia educativa.
También es importante reconocer
que los asistentes integrados en otras plataformas pueden promover estrategias
semejantes. La aportación específica de un asistente diseñado por el docente
reside en la posibilidad de explicitar una intención curricular, establecer
criterios de interacción y mantener una orientación coherente con los objetivos
de la actividad.
Para que esa configuración
resulte útil, es necesario probarla con tareas representativas, revisar la
pertinencia de sus respuestas e identificar posibles errores o instrucciones
ambiguas. La experiencia real de los estudiantes debe orientar los ajustes.
Diseñar un asistente no es una tarea que termina cuando se redactan sus
instrucciones; es un proceso de revisión continua.
Un
ejemplo desde la creación multimedia
Pensemos en una asignatura de
Multimedia Educativa. Un estudiante solicita a una herramienta de inteligencia
artificial: «Crea un cuento interactivo sobre el cuidado del medioambiente para
primaria». La herramienta puede producir una narración atractiva, proponer
personajes y sugerir imágenes. Sin embargo, la calidad aparente del producto no
demuestra necesariamente que el estudiante haya desarrollado competencias de
diseño didáctico.
Si el docente configura un
asistente para acompañar esa actividad, el proceso puede comenzar con preguntas
diferentes: ¿qué aprendizaje se busca promover?, ¿qué conocimientos tienen los
niños sobre el tema?, ¿qué decisiones deberán tomar durante la historia?, ¿cómo
contribuye cada interacción a comprender el contenido? Estas preguntas ayudan a
vincular la narrativa con una finalidad educativa concreta.
Durante el desarrollo, el
asistente puede invitar al estudiante a revisar la coherencia de la historia,
comprobar que las decisiones interactivas tengan sentido, analizar la
accesibilidad de los recursos visuales y establecer qué evidencias permitirán
valorar el aprendizaje. También puede solicitar que justifique por qué eligió
una determinada estructura narrativa o cómo adaptaría el contenido a las
características de sus destinatarios.
El estudiante continúa siendo
responsable de las decisiones: selecciona, argumenta, modifica y evalúa. La
inteligencia artificial puede hacer visibles aspectos que requieren atención,
pero no reemplaza la comprensión del propósito educativo ni el juicio necesario
para tomar decisiones de diseño.
La diferencia entre ambos
escenarios no consiste simplemente en que uno produce un recurso y el otro
utiliza una herramienta más sofisticada. Reside en el lugar que ocupa el
aprendizaje dentro del proceso. En el primer escenario, la atención se
concentra en obtener un producto; en el segundo, la elaboración del producto
también se convierte en una oportunidad para desarrollar competencias de
planificación, diseño, argumentación y evaluación.
Más
allá de los prompts: capacidades con propósito
La evolución de la inteligencia
artificial ha favorecido el desarrollo de instrucciones, procedimientos y
capacidades especializadas que pueden reutilizarse en diferentes tareas. En
algunos entornos, estas capacidades se denominan skills y permiten
organizar procedimientos para propósitos específicos, como apoyar la
planificación didáctica, revisar aspectos de accesibilidad o estructurar
retroalimentación formativa.
No obstante, es importante
distinguir entre una instrucción que describe una capacidad pedagógica y una skill
técnica implementada en una plataforma. Aunque ambas pueden estar relacionadas,
no son necesariamente equivalentes: una describe una forma de actuación,
mientras que la otra puede requerir una estructura o funcionalidad específica
del entorno tecnológico.
Desde el punto de vista
educativo, la cuestión más importante no es cuántas capacidades puede
incorporar un asistente, sino qué necesidad de aprendizaje justifica cada una.
Una función para revisar la accesibilidad puede ser pertinente si la tarea
exige diseñar materiales inclusivos; una función para proporcionar
retroalimentación puede resultar útil si existen criterios claros para orientar
la revisión. En cambio, acumular funciones sin una finalidad definida puede
aumentar la complejidad sin mejorar la experiencia.
Por ello, antes de incorporar
nuevas capacidades, conviene precisar qué aprendizaje se espera, qué tarea
puede apoyarse mediante la herramienta y qué decisiones deben permanecer bajo
responsabilidad humana. La sofisticación tecnológica no constituye, por sí
misma, una medida de calidad pedagógica.
La
mediación humana no se delega
El diseño de experiencias de
aprendizaje con inteligencia artificial debe incorporar criterios éticos y
profesionales. Miao y Holmes (2023), en las orientaciones de la UNESCO sobre IA
generativa en la educación y la investigación, destacan la importancia de un
enfoque centrado en las personas y de considerar aspectos como la protección de
datos, la seguridad y la pertinencia pedagógica. Asimismo, el marco de
competencias para docentes elaborado por Miao y Cukurova (2024) resalta la
necesidad de desarrollar capacidades profesionales y éticas para integrar estas
tecnologías en la educación.
Estas consideraciones tienen
consecuencias directas para el diseño de asistentes pedagógicos. Un sistema
puede proporcionar información incorrecta, reproducir sesgos o interpretar de
forma inadecuada una respuesta. También puede solicitar o procesar información
personal que no resulta necesaria para la actividad. Por ello, el docente debe
verificar los contenidos, seleccionar cuidadosamente los materiales de
referencia, proteger la privacidad de los estudiantes y revisar la pertinencia
de las recomendaciones generadas.
La supervisión humana no debe
reducirse a comprobar si una respuesta parece correcta. También implica valorar
si la intervención es apropiada para el nivel educativo, si respeta la
diversidad de los estudiantes y si contribuye realmente al objetivo de aprendizaje.
Una respuesta técnicamente correcta puede resultar pedagógicamente insuficiente
si no considera los conocimientos previos o las necesidades de quien aprende.
Además, el acompañamiento debe
preservar la autonomía del estudiante. Si el asistente proporciona todas las
respuestas, resuelve cada dificultad y toma todas las decisiones, puede reducir
las oportunidades de practicar el razonamiento independiente. En cambio, si
ofrece ayudas graduales, solicita explicaciones y permite revisar los intentos,
puede favorecer una participación más activa en la construcción del
conocimiento.
Diseñar acompañamiento, por
tanto, no significa automatizar el juicio pedagógico. Significa utilizar la
tecnología con una finalidad clara, reconocer sus límites y mantener la
responsabilidad humana sobre las decisiones educativas relevantes.
El
verdadero arte de diseñar experiencias
La incorporación de inteligencia
artificial nos invita a revisar nuestra práctica docente y la manera en que
concebimos las experiencias de aprendizaje. La pregunta más importante quizá ya
no sea cuántas herramientas conocemos o cuántas funciones somos capaces de
configurar, sino qué experiencias podemos diseñar para que los estudiantes
comprendan, cuestionen y creen con autonomía.
Diseñar un asistente pedagógico
implica anticipar preguntas, reconocer dificultades, ofrecer apoyos oportunos y
crear oportunidades para que cada estudiante construya explicaciones propias.
Requiere relacionar los objetivos curriculares con las actividades, establecer
criterios de retroalimentación y comprobar que las interacciones contribuyan al
aprendizaje esperado.
La inteligencia artificial puede
generar respuestas, actividades y recursos en cuestión de segundos. Sin
embargo, convertir esas posibilidades en experiencias educativas significativas
requiere intención, criterio y sensibilidad docente. También exige evaluar de
manera continua si las herramientas están ayudando a comprender mejor o si, por
el contrario, están sustituyendo procesos que el estudiante necesita aprender a
realizar.
El verdadero arte no consiste en
conseguir que la inteligencia artificial haga cada vez más tareas, sino en
decidir con fundamento cuáles conviene apoyar mediante la tecnología y cuáles
deben continuar siendo parte del esfuerzo intelectual del estudiante. La
innovación educativa adquiere sentido cuando amplía las oportunidades de
aprender sin perder de vista la autonomía, la responsabilidad y el valor de la
mediación humana.
En última instancia, diseñar
experiencias de aprendizaje con inteligencia artificial significa poner la
tecnología al servicio de una intención pedagógica y no convertir la pedagogía
en una consecuencia de las posibilidades tecnológicas. El propósito no es
solamente obtener mejores productos, sino formar personas capaces de
comprender, argumentar, crear y tomar decisiones fundamentadas.
¿Estamos enseñando a obtener
mejores respuestas de la inteligencia artificial o estamos diseñando
experiencias para aprender a formular mejores preguntas?
Referencias
Kasneci, E., et al. (2023).
ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for
education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Miao, F., & Cukurova, M.
(2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
Miao, F., & Holmes, W.
(2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Mishra, P., & Koehler, M. J.
(2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher
knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
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