Durante muchos años, los
profesores universitarios dedicamos una parte importante de nuestro tiempo a crear
libros de texto. Seleccionamos contenidos, creamos explicaciones, agregamos imágenes
y esquemas, elaboramos ejercicios y propusimos actividades. El libro era una
referencia fundamental para el estudiante y, en numerosos casos, representaba
la principal fuente de información de nuestra asignatura.
La expansión de Internet
comenzó a modificar esta situación. El estudiante encontró múltiples fuentes de
información que complementaban y, en ocasiones, sustituían las explicaciones
del libro. Hoy, la inteligencia artificial generativa introduce un cambio más
profundo. Ya no es indispensable buscar entre varias páginas para encontrar una
explicación. Basta formular una pregunta para recibir una respuesta, solicitar
ejemplos, resolver ejercicios o pedir que un concepto complejo se explique con
palabras más sencillas. Pero como la mayoría de nuestros libros se
distribuyen en formato digital, es más rápido resumirlo y “comprenderlo”.
Esta transformación nos
obliga a revisar una práctica académica arraigada: escribir libros de
texto como si el profesor conservara el control sobre las fuentes de
información que consultarán sus estudiantes.
¿Tiene sentido seguir
escribiendo libros con extensas explicaciones y ejercicios cuyas soluciones
pueden obtenerse en segundos mediante la IA? ¿Qué debería ofrecer un libro para conservar su valor pedagógico? La
respuesta no parece encontrarse en abandonar los libros, sino en reconsiderar
su función dentro del proceso de aprendizaje.
¿Qué nos dicen las
investigaciones recientes?
Una experiencia
especialmente relacionada con este problema es Learn Your Way,
presentada por Google Research en septiembre de 2025. Su propuesta consiste en
transformar los materiales de los libros de texto mediante inteligencia
artificial generativa. El estudiante puede acceder a representaciones
alternativas del contenido, mapas mentales, explicaciones en audio,
cuestionarios interactivos y ejemplos adaptados a sus intereses.
En una evaluación
comunicada por Google, los estudiantes que utilizaron esta herramienta
alcanzaron un 78 % en una prueba de retención realizada entre tres y cinco días
después del estudio. Quienes emplearon un lector digital convencional
obtuvieron un 67 %. La diferencia fue de 11 puntos porcentuales.
El resultado es
interesante porque sugiere que una organización más flexible de los contenidos
puede favorecer la retención. Sin embargo, debemos interpretarlo con cautela.
Se trata de una investigación vinculada al desarrollo de la propia herramienta.
Además, mejorar los resultados de una prueba de retención no equivale
necesariamente a desarrollar mayor autonomía intelectual o capacidad de
aplicación del conocimiento.
Otra investigación ofrece
una perspectiva diferente. Hamsa Bastani y sus colaboradores publicaron en
2025, en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences
(PNAS), un estudio experimental con cerca de mil estudiantes de matemáticas de
secundaria. Compararon el uso de una IA que facilitaba respuestas con otra
diseñada para proporcionar orientaciones pedagógicas.
Los resultados mostraron
que la IA podía mejorar considerablemente el desempeño mientras los estudiantes
resolvían ejercicios. Sin embargo, apareció un problema cuando tuvieron que
trabajar sin esa ayuda. Quienes habían utilizado la versión que facilitaba
respuestas obtuvieron resultados inferiores a los estudiantes que nunca habían
tenido acceso a la herramienta. Por el contrario, las orientaciones pedagógicas
incorporadas en la otra versión redujeron ese efecto negativo.
Este hallazgo merece
especial atención. Un estudiante puede resolver correctamente una actividad con
ayuda de la IA y, aun así, no haber desarrollado los conocimientos necesarios
para resolverla de manera independiente. El problema no está solamente en la
herramienta utilizada. También importa cómo se organiza la actividad y qué
clase de ayuda recibe el estudiante.
En 2026, Branislav Fecko
y sus colaboradores publicaron una investigación que examina directamente la
incorporación de un libro interactivo con inteligencia artificial en la
enseñanza de ingeniería eléctrica. El estudio comparó resultados académicos
durante cuatro años y analizó la experiencia de integrar funciones interactivas
y adaptativas en el material de estudio.
Los investigadores
identificaron mejoras en algunas evaluaciones intermedias. Sin embargo, los
resultados finales no fueron uniformes y determinadas diferencias carecieron de
significación estadística. Por tanto, el estudio no permite afirmar que
incorporar IA a un libro de texto garantice mejores aprendizajes.
Una cuarta investigación,
publicada por Chrysanthi Melanou, Maik Beege y Martin Kimmig en 2026, examinó
la relación entre IA generativa y aprendizaje universitario durante un
semestre. Participaron 87 estudiantes distribuidos en tres grupos. Uno utilizó IA
con orientación pedagógica, otro empleó IA sin esa orientación específica y un
tercero trabajó sin IA.
Los tres grupos mejoraron
sus conocimientos. Sin embargo, las diferencias entre ellos no permitieron
demostrar una ventaja adicional estadísticamente significativa por utilizar
inteligencia artificial. Los investigadores encontraron que el uso reflexivo de
la tecnología tenía importancia para los resultados educativos.
Estas investigaciones,
aunque diferentes en sus objetivos, participantes y metodologías, permiten
reconocer un aspecto común: el acceso a herramientas más avanzadas no
garantiza por sí mismo un aprendizaje de mayor calidad.
El libro de texto ante
una nueva realidad educativa
La investigación también
nos conduce a considerar otra transformación: la expansión de los recursos
educativos abiertos. En 2023, Ahmed Tlili y sus colaboradores publicaron un
metaanálisis que reunió 25 estudios y datos de 119.840 participantes. Su
objetivo fue examinar los efectos de los recursos y las prácticas educativas
abiertas sobre el rendimiento académico.
Los autores encontraron
un efecto positivo y estadísticamente significativo, pero de magnitud
prácticamente despreciable. Esto significa que disponer de materiales abiertos
no garantiza automáticamente mejores resultados académicos. No obstante, su
importancia también reside en otras posibilidades. Los recursos abiertos pueden
facilitar el acceso, la adaptación y la actualización de los contenidos,
siempre que sus licencias permitan estos usos.
Esta característica
adquiere relevancia en un contexto donde los conocimientos y las tecnologías
cambian con rapidez. Un libro universitario no tiene necesariamente que
permanecer sin cambios durante años. Puede conservar sus fundamentos
conceptuales y actualizar determinados ejemplos, investigaciones y actividades.
Pero la cuestión más
importante va más allá de publicar libros digitales o incorporar asistentes inteligentes.
Debemos distinguir entre escribir un libro con ayuda de la IA y escribir un
libro para estudiantes que utilizan IA.
En el primer caso, el
profesor emplea la tecnología para apoyar la redacción, revisar contenidos,
producir imágenes o elaborar ejercicios. Puede trabajar con mayor rapidez,
aunque sigue siendo responsable de verificar y seleccionar los materiales.
En el segundo caso,
cambia el problema pedagógico. El autor debe considerar que sus estudiantes
tendrán acceso a explicaciones alternativas, podrán resolver numerosas
actividades con ayuda tecnológica y dispondrán de herramientas que intervienen
en sus procesos de estudio.
Los dos casos anteriores
nos llevan a una conclusión: el libro no puede diseñarse ignorando esa
realidad.
Desde nuestra perspectiva,
el profesor que escribe un libro de texto conserva una responsabilidad
fundamental: seleccionar conocimientos relevantes, organizarlos de manera
coherente y establecer relaciones que faciliten su comprensión. La inteligencia
artificial no elimina esa función.
Sin embargo, la
disponibilidad de información obliga a preguntarnos si el libro debe
continuar centrado principalmente en transmitir contenidos o si necesita
conceder mayor importancia a la construcción del conocimiento.
Un libro puede contener
explicaciones excelentes y, aun así, resultar insuficiente cuando sus
actividades se limitan a solicitar definiciones, reproducir conceptos o
resolver ejercicios que la IA completa automáticamente.
Esto no significa que
debamos eliminar las explicaciones, las imágenes o los ejercicios
tradicionales. Siguen siendo necesarios. El problema consiste en determinar
qué función desempeñan y cómo contribuyen al aprendizaje.
Las investigaciones
revisadas todavía no ofrecen un modelo definitivo de libro de texto para la era
de la inteligencia artificial. Sus resultados son heterogéneos y muchos
estudios se concentran en experiencias específicas. Tampoco podemos trasladar
automáticamente los hallazgos obtenidos en secundaria a todas las disciplinas
universitarias.
Pero sí permiten
cuestionar una idea que suele acompañar la incorporación de nuevas
tecnologías: que más recursos, mayor interactividad o respuestas inmediatas
producen necesariamente mejores aprendizajes. No se trata de cantidad y
variedad, sino de su inserción como componente de la actividad de aprendizaje. El
libro de texto sigue teniendo sentido, aunque su valor no debería depender
exclusivamente de la cantidad de información que contiene.
En nuestra opinión, el
desafío ya no consiste solamente en escribir un libro que explique bien una
asignatura, sino en crear un recurso que ayude al estudiante a aprender cuando
dispone de múltiples explicaciones y de una inteligencia artificial capaz de
responder sus preguntas.
La diferencia parece
sencilla, pero sus consecuencias para la elaboración de materiales educativos
pueden ser profundas. Los profesores hemos dedicado años a enseñar mediante
libros. Ahora debemos investigar cómo escribirlos para una generación que
puede conversar con la información, obtener soluciones inmediatas y producir
contenidos con ayuda de la IA.
El libro no ha perdido su
razón de ser. Lo que necesitamos revisar es la manera de concebirlo.
Y esa revisión debe
comenzar con una pregunta esencial: si la inteligencia artificial puede
ofrecer tantas respuestas, ¿qué experiencias de aprendizaje debe proporcionar
el libro para que el estudiante desarrolle sus propias capacidades de
comprender, analizar y pensar?
Fuentes consultadas
Bastani, H., Bastani, O.,
Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., y Mariman, R. (2025). Generative AI without
guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics.
Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
Elidan, G., y Haramaty,
Y. (2025, 16 de septiembre). Learn Your Way: Reimagining textbooks with
generative AI. Google Research. https://research.google/blog/learn-your-way-reimagining-textbooks-with-generative-ai/
Fecko, B., Dziak, J.,
Vince, T., y Molnár, J. (2026). Generative AI interactive textbook in electrotechnics:
A four-year comparative study on student performance and inclusion.
Computers and Education: Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100611
Melanou, C., Beege, M., y
Kimmig, M. (2026). Generative AI and learning dynamics in higher education:
A longitudinal empirical study. Journal of Computer Assisted Learning,
42(5), e70322. https://doi.org/10.1002/jcal.70322
Tlili, A., et al. (2023).
Are open educational resources (OER) and practices (OEP) effective in
improving learning achievement? A meta-analysis and research synthesis.
International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20,
artículo 54. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00424-3
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