Aprovechar la IA en la educación sin perder el sentido crítico, creativo y humano
Para empezar
Desde mi punto de vista y ya con estos años de presencia de la tecnología basada en la inteligencia artificial generativa, esta ya dejó de ser un tema futurista para convertirse en una realidad cotidiana en los negocios, en nuestras vida y en nuestra profesión de docentes en el aulas. Sin lugar a dudas, hoy los estudiantes pueden apoyarse en herramientas que redactan, resumen, explican y hasta crean proyectos completos en cuestión de segundos. Ante este panorama, muchos profesores nos preguntamos: ¿qué papel jugamos nosotros como formadores? ¿Debemos prohibir la IA, regularla o integrarla de forma estratégica?
En mi opinión, en la práctica docente es importante abrir un espacio de diálogo con los estudiantes sobre el papel que la inteligencia artificial puede y no puede tener dentro de la clase. Estas conversaciones tempranas (a veces pueden llegar acuerdos y reglas) permiten fijar expectativas claras, definir en qué momentos la IA aporta valor y cuándo no es pertinente, así como explicar las razones éticas, académicas y profesionales detrás de su uso. Como docente facilitador, la estrategia que me ha funcionado es invitar a los estudiantes a co-crear un acuerdo de uso de IA no solo fortalece su sentido de responsabilidad, sino que también fomenta una comprensión más ética y crítica de esta tecnología. Además, cuando el docente modela prácticas responsables en su propia enseñanza, ofrece un ejemplo concreto de cómo interactuar de manera reflexiva con la IA.
En mi experiencia como profesor universitario, tanto en licenciatura como en posgrado, he visto cómo este tema genera debates intensos en salas de juntas, en pasillos, reuniones académicas y diversos talleres docentes. Y creo que la preocupación es legítima: queremos asegurarnos de que nuestros estudiantes aprendan de verdad y no se conviertan en simples operadores de máquinas. Sin embargo, también tenemos la responsabilidad de prepararles para un mundo donde la IA será parte esencial de su vida profesional.
Un grupo de investigadores (Perkins, Furze, Roe & MacVaugh, 2024) en su artículo La Escala de Evaluación de Inteligencia Artificial (AIAS, propusieron una escala muy clara sobre los niveles de integración de la IA en la evaluación académica. Esta escala va desde el uso nulo de IA (No AI) hasta la exploración creativa (AI Exploration). Y aquí está lo interesante: no se trata de decidir si usar o no la IA, sino de cómo y en qué medida integrarla para que fortalezca el aprendizaje.
Aquí la descripción de la escala:
Nivel 1: No AI
En este nivel, las evaluaciones se realizan sin ningún apoyo de inteligencia artificial. Es el escenario tradicional: exámenes escritos, ensayos desarrollados únicamente con el conocimiento propio del estudiante, exposiciones orales donde se demuestra dominio personal de un tema.
Este tipo de evaluaciones siguen siendo necesarias, especialmente cuando buscamos medir el conocimiento base y las habilidades esenciales de los estudiantes. Al eliminar cualquier apoyo externo, obligamos a que aflore su capacidad crítica, su memoria y su razonamiento propio.
No obstante, si permanecemos demasiado tiempo en este nivel, corremos el riesgo de desconectarnos de la realidad tecnológica en la que nuestros alumnos ya están inmersos.
Nivel 2: AI Planning
Aquí la IA se convierte en un aliado de planeación. Los estudiantes pueden usarla para hacer lluvias de ideas, bosquejar estructuras, recopilar información inicial o proponer enfoques alternativos.
La clave es que el trabajo final debe mostrar cómo el alumno procesó, refinó y desarrolló esas ideas de manera independiente.
Imagina que un estudiante de posgrado utiliza ChatGPT para generar un esquema inicial de investigación sobre sostenibilidad en las empresas. Lo importante no es si la IA le dio un buen punto de partida, sino cómo logró después enriquecer, criticar y darle su propio sello académico.
Nivel 3: AI Collaboration
En este punto, los estudiantes colaboran con la IA en la elaboración de su tarea. La inteligencia artificial puede participar en la redacción de borradores, la sugerencia de mejoras o la retroalimentación sobre la coherencia del texto.
Pero aquí hay una regla de oro: el estudiante debe evaluar críticamente cada aporte de la IA. No se trata de copiar y pegar, sino de demostrar que entendió, seleccionó y ajustó la información con criterio académico.
Es, en pocas palabras, una alianza entre humano y máquina, donde la IA se convierte en un asistente, pero el control y la reflexión siempre recaen en el estudiante.
Nivel 4: Full AI
Este nivel abre la puerta al uso intensivo de inteligencia artificial. Los alumnos pueden apoyarse en ella en prácticamente todas las fases del trabajo, siempre con el objetivo de dirigir la IA hacia los resultados de aprendizaje esperados.
Por ejemplo, un estudiante de maestría podría pedirle a una IA que genere un análisis de caso empresarial completo y luego dedicar su tiempo a interpretar, ajustar y contrastar esa información con teorías vistas en clase.
El reto aquí es mayor para el docente: debemos diseñar evaluaciones que realmente valoren la capacidad de dirección, pensamiento crítico y juicio del alumno, más allá de lo que la máquina produce.
Nivel 5: AI Exploration
Este es el nivel más avanzado, donde la IA se usa de forma creativa e innovadora. Los estudiantes no solo consumen información generada por la inteligencia artificial, sino que co-diseñan proyectos con ella.
Imagina a un grupo de estudiantes que, junto con su profesor, desarrollan un prototipo de aplicación educativa utilizando IA generativa para resolver un problema social concreto. Aquí no se trata de evaluar únicamente conocimientos, sino de estimular la imaginación, la experimentación y la capacidad de construir futuro.
Este nivel representa la frontera más inspiradora, porque convierte a la IA en una herramienta de exploración conjunta entre docentes y estudiantes.
He resumido los niveles solo como referencia rápida, pero vale la pena leer el artículo completo.
El verdadero desafío para los docentes.
Adoptar esta escala no significa que todos debamos correr al nivel 5. Cada materia, cada grupo y cada objetivo de aprendizaje marcará cuál es el nivel adecuado. En asignaturas donde lo esencial es desarrollar habilidades técnicas o memoria conceptual, probablemente permanezcamos en los niveles 1 y 2. En cambio, en proyectos de innovación o investigación aplicada, los niveles 4 y 5 pueden ser un terreno fértil.
Lo importante es que dejemos de ver la IA como una amenaza y la veamos como una oportunidad pedagógica. Nuestro papel no desaparece; se transforma. Somos nosotros quienes damos el contexto, planteamos las preguntas correctas y enseñamos a pensar críticamente frente a cualquier respuesta automática.
Para finalizar.
Esta claro que la inteligencia artificial no es el fin de la educación, es el inicio de una etapa distinta. La escala propuesta en el artículo nos da una idea del uso de IA en el aula y la educación y nos clarifica que que hay múltiples formas de integrar estas herramientas, y que el verdadero valor sigue estando en la capacidad del estudiante para reflexionar, cuestionar y crear con propósito.
Como docentes, tenemos en nuestras manos la posibilidad de guiar a las nuevas generaciones de estudiantes hacia un uso consciente, responsable y creativo de la IA. La pregunta no es si la IA reemplazará el aprendizaje, sino cómo vamos a utilizarla para formar profesionales críticos, innovadores y profundamente humanos.
¿Qué opinas sobre el uso educativo de la Inteligencia artificial? ¿Has implementado alguna de estas estrategias con tus estudiantes? Déjanos tus comentarios y preguntas al final de este post. Estaré encantado de seguir la conversación contigo.
Saludos y nos leemos pronto
JG.
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