Source: The Conversation – (in Spanish) – By Mari Mar Boillos Pereira, Profesora contratada doctora de la Facultad de Educación de Bilbao, Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
Imaginemos a una profesora de periodismo. Lleva años enseñando a sus estudiantes a escribir reportajes: a buscar la fuente, a estructurar el relato, a encontrar el tono. Ahora, en su facultad, le recomiendan que incorpore chatbots a sus clases. Le ofrecen un taller de dos horas sobre cómo construir prompts eficaces. Sale del taller con una lista de instrucciones. ¿Eso le ha ayudado a ser mejor docente? ¿O simplemente le han enseñado a manejar una herramienta sin preguntarle si esa herramienta tiene sentido en su asignatura?
Esta escena, que se repite con variaciones en universidades de todo el mundo, resume el problema que más preocupa a quienes investigamos la docencia universitaria en la era de la inteligencia artificial generativa: la tentación de reducir una cuestión pedagógica a una cuestión técnica.
Una tecnología cualitativamente distinta a las anteriores
Durante décadas, la tecnología educativa llegó a las aulas en forma de recursos inertes: un proyector, un ordenador, una plataforma de gestión de contenidos. El profesorado los usaba o no los usaba. Los adaptaba a su estilo. Mantenía el control de lo que ocurría en el aula.
La IA es diferente. Un modelo generativo no espera instrucciones pasivamente: identifica patrones, elabora argumentos, sintetiza información, evalúa respuestas, simula conversaciones. No son intermediarios pasivos entre docentes y estudiantes, sino que pueden desempeñar un papel activo en la configuración de los procesos educativos. En cierto sentido, actúan como interlocutores dentro del aula, lo que cambia radicalmente la naturaleza de su integración en la enseñanza.
El agente de IA interviene en procesos que hasta ahora pertenecían exclusivamente al juicio del profesorado: diseñar actividades, interpretar el progreso del alumnado, generar explicaciones, evaluar trabajos. Esto supone que puede ampliar las capacidades del docente o puede erosionar su papel.
La agencia docente: algo que se logra
En la investigación educativa, la agencia docente es la facultad de actuar de manera reflexiva e intencional dentro de las condiciones que ofrece el entorno. No es una habilidad que se pueda adquirir en un curso, sino que se desarrolla en determinadas condiciones.
Estas condiciones tienen que ver con tres aspectos:
-
La mochila que cada docente trae consigo: su trayectoria formativa, sus experiencias como estudiante y como profesora, sus creencias sobre qué significa aprender. Nuestra profesora de periodismo, por ejemplo, ¿cómo aprendió ella a escribir un reportaje? ¿Considera la escritura como un proceso de pensamiento o como una técnica que se ejecuta? Esas respuestas condicionarán profundamente cómo interpreta la llegada de un chatbot a su asignatura.
-
El contexto y las decisiones que le permite tomar. ¿Tiene acceso a las versiones completas de las herramientas o solo a las gratuitas con sus limitaciones? ¿Dispone de tiempo real para revisar críticamente lo que genera la inteligencia artificial o la carga docente hace esa revisión imposible? ¿Las normativas de su universidad le dan margen para experimentar con los sistemas de evaluación?
-
El objetivo docente: si su objetivo es que el alumnado desarrolle la capacidad de escribir un reportaje –con todo lo que eso implica: investigar, estructurar, empatizar, revisar– quizás vea en el chatbot un atajo peligroso. Si, en cambio, interpreta la herramienta como un primer lector que ayuda al estudiante a identificar debilidades en un borrador antes de la revisión del profesor, puede ser un recurso que enriquezca el proceso sin sustituirlo.
Leer más:
Por qué entender la IA será tan importante como aprender a leer
Cuatro condiciones que marcan la diferencia
La experiencia acumulada es un factor determinante a la hora de alcanzar la agencia docente. Disponer de referentes pedagógicos consolidados facilita que las tecnologías se integren de forma más reflexiva.
Además, es imprescindible una alfabetización crítica en inteligencia artificial. Entender cómo funcionan estos sistemas –cómo producen sus respuestas, qué sesgos pueden introducir, cuáles son sus límites– permite tomar decisiones pedagógicas informadas sobre su uso. La profesora de periodismo que sabe que el chatbot no “entiende” lo que escribe, sino que predice combinaciones probables de palabras, tiene una perspectiva muy diferente sobre qué puede y qué no puede pedirle a esa herramienta.
Leer más:
¿Cómo saber si un estudiante ha aprendido, aunque use inteligencia artificial?
No debe olvidarse tampoco el apoyo institucional. Cuando las instituciones ofrecen orientaciones claras, tiempo para la reflexión pedagógica y formación centrada en preguntas didácticas –y no solo en funcionalidades–, el profesorado dispone de más oportunidades para experimentar e integrar críticamente la tecnología.
Por último, las comunidades de práctica son fundamentales cuando los docentes se enfrentan a innovación pedagógica. Estos espacios de aprendizaje compartido permiten intercambiar experiencias, analizar dificultades y construir interpretaciones comunes sobre los cambios educativos. Los departamentos funcionan como comunidades profesionales donde se definen –muchas veces de forma implícita– qué formas de enseñanza se consideran legítimas y qué lugar ocupa la innovación docente. Cuando esa cultura penaliza la experimentación, el espacio para ejercer la agencia se estrecha considerablemente.
Quitarle el protagonismo a la IA
El debate sobre la inteligencia artificial en la universidad suele oscilar entre quienes ven una oportunidad transformadora y quienes ven una amenaza a la integridad académica. Pero ambas posturas comparten un punto ciego: asumen que la tecnología es el protagonista de la historia. El tecnodeterminismo, en sus distintas versiones, lleva décadas operando con esa lógica.
El enfoque ecológico propone otro protagonista: el profesorado. No como víctima pasiva de una irrupción tecnológica inevitable, ni como héroe solitario que resiste o abraza la novedad, sino como profesional situado en un contexto concreto, con una historia, con condiciones institucionales reales y con objetivos educativos que le dan sentido a su trabajo.
Por eso la amenaza mayor es acabar delegando de forma acrítica en estos sistemas procesos que son el núcleo de la función de quien enseña: interpretar el contexto del aula, tomar decisiones pedagógicas informadas, orientar el aprendizaje con criterio. Los sistemas basados en esta tecnología no deben entenderse como soluciones automáticas a los problemas educativos: siempre requieren el juicio pedagógico del profesorado, la reflexión ética y la supervisión humana.
Mari Mar Boillos Pereira recibe fondos de REDU.
María Ripollés Meliá, profesora titular de la Universitat Jaume I, recibe financiación de la Red de Docencia Universitaria (REDU) para la creación de la Red de Inteligencia Artificial y Educación Superior, en el marco de un proyecto de transferencia del cual es Investigadora Principal (IP).
– ref. ¿Quién decide cómo enseñar cuando la inteligencia artificial entra en el aula? – https://theconversation.com/quien-decide-como-ensenar-cuando-la-inteligencia-artificial-entra-en-el-aula-282987