Una reciente publicación en Communications Psychology, de Nature, propone mirar un efecto menos evidente de la IA en educación: qué pasa cuando una misma tecnología empieza a explicar, corregir, evaluar y acompañar al estudiante. Porque también aprendemos a través de las personas con las que interactuamos.
Hasta hace muy poco, cuando un alumno no entendía algo, esa duda lo obligaba a moverse. Podía levantar la mano y preguntarle al docente, mirar lo que había hecho un compañero, buscar en un libro, discutir una respuesta con alguien o seguir intentando hasta encontrar por dónde avanzar.
Hoy existe una alternativa mucho más rápida: abrir una inteligencia artificial y preguntar, y hay muchísimo valor en eso. Un estudiante puede recibir una explicación a cualquier hora, pedir que se la reformulen cinco veces sin sentir vergüenza, practicar antes de una evaluación o destrabarse cuando no tiene a nadie disponible.
El problema no está en que un chico le haga una pregunta a una IA, sino en qué pasa si esa misma IA se convierte en el lugar al que va cada vez que necesita una explicación, una corrección, una opinión, una devolución o ayuda para seguir. Porque en ese caso no estamos hablando solamente de una nueva herramienta para aprender, estamos empezando a modificar la red de relaciones a través de las cuales aprendemos.
Una escuela es también una “ecología cognitiva”
Hace tan solo unas semanas, Laura Desiree Di Paolo, Andy Clark y Thomas Wachter publicaron en Communications Psychology una perspectiva titulada Educating minds with generative AI. Allí proponen pensar las escuelas como “ecologías cognitivas”: entornos en los que el aprendizaje se construye a través de la interacción entre estudiantes, docentes, compañeros, materiales, tecnologías, normas, espacios y prácticas.
El concepto puede sonar académico, pero describe algo bastante cotidiano. No aprendemos solamente porque alguien nos entrega información. Aprendemos cuando un docente hace una pregunta que nos obliga a revisar lo que pensábamos, cuando intentamos explicarle algo a un compañero y descubrimos que no lo entendíamos tanto como creíamos, o cuando alguien no está de acuerdo y tenemos que defender nuestro argumento.
También aprendemos con libros, pizarrones, evaluaciones, computadoras y otras herramientas que organizan nuestra relación con el conocimiento. Por eso los autores sostienen que las tecnologías educativas tampoco son neutrales: influyen en cómo buscamos información, cómo razonamos, qué esfuerzo hacemos, a quién recurrimos cuando no sabemos algo y qué hábitos construimos alrededor del aprendizaje.
La escuela siempre estuvo atravesada por tecnologías. Entonces, ¿qué tiene de diferente la IA?
La IA puede concentrar en una sola interfaz funciones que antes estaban distribuidas
Un libro puede explicar un concepto, una calculadora puede resolver determinadas operaciones y un buscador puede ayudarnos a encontrar información. La inteligencia artificial generativa puede hacer todas esas cosas y muchas más dentro de una misma conversación: explicar, responder una duda, corregir un texto, evaluar una respuesta, ofrecer feedback, generar una actividad, proponer una idea o funcionar como tutor.
Los autores señalan justamente que la GenAI puede concentrar funciones centrales del aprendizaje que históricamente estuvieron distribuidas entre distintas personas, herramientas y momentos.
Ya hablamos de una parte de este problema cuando analizamos la propuesta del MIT sobre Pro-Learner AI: una inteligencia artificial educativa debería ampliar las capacidades del estudiante, no hacer cada vez más cosas en su lugar.
Pero esta investigación agrega otra capa. Incluso si la IA explica bien, hace buenas preguntas y no resuelve automáticamente una tarea, todavía podemos preguntarnos qué pasa si empieza a convertirse en el interlocutor principal de gran parte del aprendizaje.
Ahí ya no estamos hablando solamente de esfuerzo cognitivo, estamos hablando de aprendizaje social.
Cuando un alumno pregunta a otra persona, no recibe solamente una respuesta
Imaginemos que un estudiante no entiende una consigna y se la pregunta a un compañero. Para hacerlo tiene que explicar qué parte no entiende; el compañero interpreta la duda desde su propia comprensión, intenta responder, quizás se equivoca, recibe una repregunta y los dos terminan buscando juntos una explicación que les cierre.
En clase puede ocurrir algo distinto: otro alumno escucha y descubre que tenía la misma duda, el docente advierte que algo que creía comprendido no lo estaba y la conversación termina modificando incluso la explicación que tenía prevista.
Nada garantiza que esa interacción sea extraordinaria. Todos tuvimos docentes que explicaron algo cinco veces y seguimos sin entender, compañeros que confundían más de lo que ayudaban y clases en las que nadie se animaba a levantar la mano. Justamente por eso una IA puede aportar muchísimo: puede ofrecer otra explicación, permitir preguntar algo que da vergüenza plantear delante de otros o ayudar a practicar cuando el docente ya no está disponible.
Pero si comparamos ambas experiencias solamente por la velocidad con la que producen una respuesta correcta, dejamos afuera algo importante. En una conversación también aprendemos a formular una duda, pedir ayuda, escuchar otra perspectiva, argumentar, disentir, explicar nuestro razonamiento y construir conocimiento con alguien más.
Por eso, reemplazar una conversación no es necesariamente equivalente a reemplazar una fuente de información.
La IA también cambia quién hace el trabajo de construir conocimiento
El paper utiliza otro concepto para explicar esta transformación: la redistribución del trabajo epistémico. En términos más simples, se refiere a cómo distribuimos entre personas y herramientas el trabajo necesario para conocer: quién busca información, explica, interpreta, evalúa, compara, verifica y construye una respuesta.
La educación siempre distribuyó ese trabajo y no hay nada inherentemente malo en delegar tareas a una tecnología. La diferencia con la IA está en la cantidad de funciones que puede asumir al mismo tiempo.
Un alumno puede llegar a su casa, preguntarle a la IA por una consigna que no entiende, volver cuando se traba, pedirle después que corrija el resultado y usarla nuevamente para estudiar antes de la evaluación. Ninguno de esos usos, por separado, necesariamente representa un problema. Lo que necesitamos mirar es qué ocurre cuando buscar, preguntar, recibir feedback, validar, practicar y producir empiezan a concentrarse sistemáticamente en el mismo interlocutor.
La IA no solamente puede reemplazar tareas, puede reorganizar las relaciones a través de las cuales aprendemos.
Una IA pedagógica no debería intentar convertirse en toda la ecología del aprendizaje
Sería muy fácil llevar esta discusión a un lugar que no compartimos: “antes los chicos hablaban entre ellos y ahora hablan con máquinas”. No se trata de eso. La inteligencia artificial puede ampliar enormemente el acceso a ayuda e incluso generar nuevas oportunidades de aprendizaje colaborativo si está integrada con una intención pedagógica clara.
El tema es qué lugar queremos que esa interacción ocupe dentro de todas las demás relaciones que forman parte de aprender, y es acá donde para nosotros aparece una diferencia importante entre simplemente incorporar IA y diseñar IA para educación.
Una IA pedagógica puede explicar un concepto, hacer preguntas, ofrecer pistas, ayudar a practicar y acompañar un proceso, pero también debería entender que hay momentos en los que el aprendizaje necesita volver a la comunidad. A veces lo mejor será seguir trabajando con la IA; otras veces, contrastar una idea con un compañero, llevar una duda a clase, recibir la mirada de un docente o recurrir a un adulto.
Esta mirada forma parte de cómo pensamos Auroria. No diseñamos la relación entre el alumno y la IA como un circuito cerrado. Auroria conecta estudiantes, docentes, equipos directivos y familias porque entendemos que aprender ocurre dentro de una comunidad educativa y que cada uno ocupa un lugar diferente que la tecnología no debería intentar absorber.
Por eso una IA pedagógica debería poder hacer algo que parece contradictorio con la lógica tradicional de un producto tecnológico: saber cuándo NO necesita seguir ocupando el centro de la interacción, correrse y darle el lugar a las personas. Una IA pedagógica debería integrarse en la ecología del aprendizaje, no intentar convertirse en toda la ecología.
Esto también cambia la manera en la que una escuela debería evaluar una IA
En otro artículo analizamos el caso de Staffordshire University para plantear qué ocurre cuando usamos inteligencia artificial para automatizar partes del vínculo educativo que también cumplen una función en el aprendizaje. Esta nueva perspectiva permite llevar esa pregunta un poco más lejos: cuando una escuela evalúa incorporar IA, no alcanza con revisar qué funcionalidades tiene la herramienta, también debería preguntarse qué ocurre con las relaciones educativas cuando empieza a asumirlas.
Si automatizamos una corrección, ¿estamos liberando tiempo del docente para una conversación más valiosa o eliminando una instancia en la que podía entender cómo estaba razonando el alumno? Si una IA responde dudas fuera del horario escolar, ¿estamos ampliando el acceso a ayuda o haciendo que ciertas preguntas dejen de llegar al aula? Si un alumno practica con un tutor artificial, ¿esa experiencia lo prepara para participar mejor con otros o todo el proceso termina ocurriendo en privado frente a una pantalla?
No hay una respuesta universal. Depende de la edad, del objetivo pedagógico, del contexto, del tipo de tarea y del diseño de la herramienta. Pero hay una pregunta que sí deberíamos incorporar: ¿qué relación puede estar desplazando esta tecnología cuando asume una función?
No todo lo que podemos hacer más eficiente necesita desaparecer
La inteligencia artificial trae una promesa de eficiencia enorme y hay muchísimas partes de la educación donde aprovecharla tiene sentido. Si un docente puede dedicar menos tiempo a una tarea administrativa y más a enseñar o conversar con sus alumnos, hay una ganancia evidente. Si un estudiante puede acceder a una explicación cuando antes no tenía ninguna ayuda disponible, también.
El problema aparece cuando usamos la eficiencia como única vara para decidir qué conviene automatizar.
Una conversación con un compañero puede ser menos eficiente que preguntarle a una IA y una discusión en clase puede tardar veinte minutos en llegar a una conclusión que una herramienta explicaría en treinta segundos. Pero en educación el tiempo que lleva una experiencia no siempre es desperdicio. A veces, dentro de ese tiempo están ocurriendo justamente las cosas que queremos enseñar.
La propuesta de Di Paolo, Clark y Wachter no es eliminar la inteligencia artificial de la educación, sino pensar una ecología multitecnológica en la que diferentes recursos, digitales, físicos, humanos y colaborativos, se elijan según sus posibilidades pedagógicas, y no simplemente porque una única tecnología pueda técnicamente hacerlo todo.
Desde Auroria creemos que esa distinción debería formar parte del criterio con el que evaluamos cualquier tecnología educativa. No necesitamos elegir entre una escuela sin IA y otra en la que la IA explica, corrige, evalúa y acompaña absolutamente todo. Podemos construir una escuela en la que la tecnología amplíe posibilidades sin concentrar innecesariamente toda la experiencia de aprender dentro de una interfaz.
Aprendemos pensando, intentando y equivocándonos, pero también preguntando, explicando, discutiendo y construyendo con otros. Por eso, cada vez que una IA reemplaza una conversación humana, creemos que vale la pena preguntarnos no solamente cuánto tiempo acabamos de ahorrar, sino qué estaba aprendiendo el alumno también a través de esa conversación.
La respuesta debería formar parte de cualquier decisión sobre inteligencia artificial en educación.
Sobre Auroria
Auroria es una plataforma argentina de inteligencia artificial pedagógica diseñada para acompañar a toda la comunidad educativa: estudiantes, docentes, equipos directivos y familias.
La construimos desde una idea central: el aprendizaje no ocurre solamente entre un alumno y una tecnología, sino dentro de una comunidad. Por eso Auroria contempla la edad y autonomía del estudiante, distintos niveles de ayuda, los objetivos pedagógicos y el rol de quienes lo acompañan, y busca integrarse al proyecto educativo de cada institución en lugar de funcionar como una herramienta aislada.
Para nosotros, una IA pedagógica no debería intentar convertirse en toda la ecología del aprendizaje, debería saber cómo formar parte de ella.
Sobre las FAQs
¿Qué es una ecología cognitiva en educación?
Una ecología cognitiva es la red de personas, herramientas, prácticas, espacios y normas que participan en cómo aprendemos. En una escuela incluye docentes, compañeros, materiales y tecnologías que influyen en cómo los estudiantes buscan información, razonan, preguntan y construyen conocimiento.
¿Cómo puede la inteligencia artificial cambiar las relaciones de aprendizaje?
La IA generativa puede concentrar funciones que antes estaban distribuidas entre distintas personas y herramientas, como explicar, responder dudas, corregir, evaluar u ofrecer feedback. Cuando esas funciones pasan sistemáticamente a una misma interfaz, también puede cambiar quién participa del aprendizaje y cómo.
¿Qué significa “redistribución del trabajo epistémico”?
Describe cómo cambia quién realiza las tareas necesarias para construir conocimiento: buscar información, explicar, interpretar, verificar, evaluar o argumentar. La IA puede asumir parte de ese trabajo y modificar su distribución entre estudiantes, docentes, compañeros y tecnologías.
¿Usar IA puede aislar a los estudiantes?
No necesariamente. Su efecto depende de cómo se utilice, para qué se diseñe y qué lugar ocupe dentro de la experiencia educativa. La IA puede ampliar el acceso a ayuda, pero también puede desplazar algunas interacciones si se convierte sistemáticamente en el único interlocutor frente a cada duda.
¿Qué debería evaluar una escuela antes de incorporar inteligencia artificial?
Además de sus funcionalidades, debería analizar para qué fue diseñada, qué funciones educativas asumirá, qué seguirá haciendo el estudiante, cómo preserva el rol docente, qué interacciones puede desplazar y cómo se integra con el proyecto pedagógico de la institución.
¿Cómo integra Auroria la IA con la comunidad educativa?
Auroria fue diseñada para estudiantes, docentes, equipos directivos y familias, no como un chatbot aislado para el alumno. Busca integrar la inteligencia artificial dentro del proyecto educativo de cada institución, respetando los distintos roles de la comunidad y entendiendo que hay decisiones e interacciones que necesitan permanecer en manos humanas.
