Por Cecilia Nóbile, Doctora en Tecnología Educativa y Chief Learning Officer de CILTE
Los días 23 y 24 de septiembre participé de las IX Jornadas de Educación a Distancia y Universidad en FLACSO Argentina. Entre docentes, investigadores, especialistas y equipos de gestión volvimos una y otra vez sobre un interrogante bastante más profundo: ¿qué significa formar cuando la inteligencia artificial ya forma parte de nuestra vida cotidiana?
No se trata solamente de incorporar una nueva tecnología al aula. Si la IA puede resumir un texto, producir una explicación, traducir, generar una imagen, escribir código o elaborar un primer borrador en pocos segundos, entonces también tenemos que revisar algunas de las certezas sobre las que construimos nuestras propuestas educativas. Quizás empezando por plantearnos una pregunta incómoda: ¿qué vale la pena aprender hoy?
Cuando la respuesta deja de ser suficiente
Durante mucho tiempo, una parte importante de la evaluación estuvo centrada en el resultado. Pedimos un texto, una presentación, una resolución, una producción determinada y, a partir de ella, intentamos identificar qué aprendió el estudiante.
La inteligencia artificial tensiona esta lógica. No porque vuelva inútiles a las producciones ni porque debamos abandonar los trabajos escritos o las actividades domiciliarias. El problema es otro: cuando una herramienta puede producir con facilidad aquello que utilizábamos como evidencia de aprendizaje, el resultado final por sí solo empieza a decirnos menos.
Entonces tenemos que mirar otras cosas, como por ejemplo:
- ¿Cómo llegó el estudiante hasta esa respuesta?
- ¿Qué decisiones tomó?
- ¿Puede explicar por qué eligió un camino y no otro?
- ¿Es capaz de cuestionar lo que obtuvo?
- ¿Puede identificar un error, contrastar información, defender una posición o reformular una pregunta?
En este escenario, aprender no puede reducirse a producir algo que parezca correcto. Necesitamos poner más atención en el proceso, la argumentación y la capacidad de justificar decisiones.
Quizás tengamos que enseñar a preguntar mejor
Hay algo paradójico en este momento. Nunca fue tan sencillo obtener una respuesta y, al mismo tiempo, nunca fue tan importante saber qué hacer con ella. Cuando las respuestas están disponibles casi instantáneamente, formular buenas preguntas adquiere otro valor.
Pero también lo adquiere el criterio, ya que acceder a una respuesta no implica comprenderla, y generar contenido no significa necesariamente poder evaluarlo, relacionarlo con otros conocimientos, discutirlo o tomar decisiones a partir de él.
Por eso, tal vez uno de nuestros desafíos sea dejar de pensar solamente en cuánto contenido puede recordar un estudiante y empezar a preguntarnos también qué puede hacer con aquello que sabe y con aquello que una tecnología pone a su disposición.
No significa que el conocimiento deje de importar. Al contrario: necesitamos conocimiento para preguntar, interpretar, detectar inconsistencias y construir criterios propios.
No todo lo que podemos automatizar deberíamos automatizarlo
Otro de los temas que apareció con fuerza durante las jornadas celebradas en FLACSO fue la eficiencia.
La inteligencia artificial ofrece posibilidades concretas para automatizar respuestas frecuentes, generar materiales personalizados, recomendar recursos, analizar producciones o acompañar procesos de escritura.
Sería difícil ignorar esas posibilidades, pero hay una pregunta que me parece necesaria: ¿la eficiencia debería ser siempre el criterio que oriente nuestras decisiones educativas? Creo que no.
Hay procesos cuyo valor reside justamente en el tiempo, en el intercambio y en la presencia de otro. Acompañar a un estudiante, escucharlo, orientarlo, desafiar una idea, generar una conversación o construir comunidad académica difícilmente puedan evaluarse únicamente en términos de velocidad o productividad.
La pregunta, entonces, no debería ser solamente qué podemos automatizar, sino qué tiene sentido automatizar y qué queremos preservar deliberadamente como experiencia humana y educativa.
Volver a las preguntas fundamentales
Después de dos días de conversaciones, reflexiones y algunas incomodidades, no volví con una lista de respuestas definitivas, lo cual entiendo que es una buena noticia.
La inteligencia artificial nos está obligando a revisar decisiones pedagógicas que durante mucho tiempo parecieron naturales: qué enseñamos, qué pedimos hacer, cómo evaluamos, qué acreditamos y qué entendemos por aprender.
Tal vez el desafío más interesante no sea encontrar una nueva metodología para adaptarnos a la IA con rapidez, y radique en aprovechar este momento para volver a hacernos preguntas que son anteriores a cualquier tecnología.
¿Qué queremos que una persona sea capaz de comprender, decidir y hacer después de atravesar una experiencia educativa? Y, a partir de ahí, preguntarnos qué vale realmente la pena enseñar y aprender.