Frankfurt – La inteligencia artificial (IA) se está integrando cada vez más en la vida escolar. Una experta en IA explica qué deben tener en cuenta los profesores.
La inteligencia artificial ha llegado a las aulas. Según una encuesta representativa realizada a 1200 jóvenes como parte del estudio JIM 2025 del Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest, tres de cada cuatro adolescentes afirman utilizar modelos de lenguaje para sus tareas y estudios.
El Schulbarometer 2025 revela que la mayoría de los profesores reconocen la inteligencia artificial como un tema relevante, pero su integración en la enseñanza es escasa. Sin embargo, los expertos coinciden en que la IA tiene un gran potencial para la adquisición de conocimientos y la igualdad de oportunidades en el sistema educativo, siempre y cuando se utilice correctamente.
Esta situación plantea un dilema para muchos profesores. Ya no se trata de si la IA debe utilizarse en el aula, sino de cómo. Ute Schmid, directora del Lehrstuhl für Kognitive Systeme de la Universidad Otto-Friedrich de Bamberg, se dedica a integrar la inteligencia artificial de forma inteligente y eficaz en las aulas. “Solo así se puede evitar que las herramientas de IA se utilicen sin reflexión y garantizar que todos tengan las mismas oportunidades de familiarizarse con el tema de la IA”, afirma a la Frankfurter Rundschau de Ippen.Media.
La experta en IA: Reflexión crítica en lugar de talleres de “prompting”
El año pasado, una encuesta de la Robert-Bosch-Stiftung reveló que más del 60% de los 1540 profesores y directores de escuela encuestados se sentían “inseguros” al manejar la inteligencia artificial. Schmid señala que, si bien muchos profesores son “muy experimentales”, la competencia de la mayoría se limita al conocimiento de la aplicación. En consecuencia, los llamados talleres de “prompting” están muy concurridos.
Sin embargo, la simple enseñanza de cómo utilizar correctamente los modelos de lenguaje es insuficiente para la experta en IA. Lo importante no es el resultado, sino cómo se obtiene: “Desde mi punto de vista, es crucial tener una comprensión básica de los conceptos y métodos de la IA para utilizar los sistemas de IA de forma dirigida, reflexiva y segura”, explica Schmid. La falta de esta comprensión básica puede llevar a que profesores y alumnos atribuyan capacidades humanas a los sistemas de IA y evalúen erróneamente su rendimiento. “Solo así se puede contrarrestar una confianza excesiva en los sistemas de IA y en el contenido generado por la IA”, afirma Schmid.
Estudios sobre el uso de la IA: Alumnos
Las consecuencias de la confianza excesiva en la práctica se manifiestan en el aula. Cuando los alumnos adoptan soluciones generadas por la IA antes de pensar por sí mismos, carecen de la base para evaluar su calidad. “La generación de soluciones, ya sea un ensayo o la resolución de un problema matemático, nunca debe ser el primer paso”, dice Schmid. La adquisición de competencias se basa fundamentalmente en el autoaprendizaje. Solo resolviendo problemas de forma independiente se puede juzgar si una respuesta generada por la IA es correcta o si un ensayo está bien estructurado. “Sin estas competencias, solo podemos aprobar el contenido generado”, advierte la investigadora.
Los estudios científicos confirman lo que ocurre cuando los alumnos delegan regularmente el pensamiento en la IA. “De hecho, cada vez hay más estudios empíricos que indican que la sobredelegación de tareas cognitivas a los sistemas de IA generativa conduce a la no adquisición de competencias esenciales”, afirma Schmid, citando un estudio del MIT Media Lab de la Universidad de Massachusetts de 2025.
En el estudio, se pidió a los participantes que escribieran ensayos: un grupo por sí solo y otro con ChatGPT. Aquellos que generaron el texto con IA apenas pudieron recordar lo que contenía. Los investigadores hablan de “deuda cognitiva”, una deuda cognitiva que persiste incluso después de utilizar la IA. Un estudio similar de la Universidad de Pensilvania en 2024 reveló que los estudiantes de secundaria que resolvieron problemas de matemáticas con y sin la ayuda de la IA lograron resolver más tareas en el mismo tiempo, pero obtuvieron resultados significativamente peores en una prueba de comprensión conceptual.
“Las competencias en IA son el requisito previo para la próxima generación”
Para Schmid, es crucial que la IA no esté al principio del proceso de aprendizaje, sino al final: “En cambio, se pueden utilizar herramientas de IA para verificar la propia solución o para obtener comentarios críticos sobre un ensayo escrito por uno mismo”. En otras palabras: primero escribir, calcular, analizar y luego utilizar la IA como compañero de entrenamiento. No al revés. Schmid enfatiza que la IA no es un fin en sí mismo. Una buena enseñanza se basa en una variedad de métodos “que, en mi opinión, a menudo pueden ser completamente analógicos”.
En principio, el aprendizaje con IA siempre debe basarse en el aprendizaje sobre la IA. No basta con utilizarla correctamente. Solo cuando los alumnos comprendan cómo funcionan los modelos de lenguaje y cuáles son sus limitaciones, podrán utilizarlos de forma reflexiva. Schmid exige, por lo tanto, que la formación en IA para los profesores sea obligatoria y que el tema se incluya en los planes de estudio de formación del profesorado. El objetivo: “La competencia en IA, las competencias profesionales, la competencia en la evaluación y la capacidad de reflexión son el requisito previo para que la próxima generación no se convierta en meros aprobadores de contenido generado por la IA mediocre”. (Fuente: investigación propia, MIT Media, Universidad de Pensilvania)
