La IA plantea nuevos retos para aprender en la universidad

La expansión de la inteligencia artificial generativa en la educación superior abre interrogantes sobre cómo se estudia, se enseña y se evalúa. En las carreras a distancia, donde las producciones de los estudiantes permiten observar parte de sus aprendizajes, estas herramientas obligan a revisar qué revela un trabajo sobre la comprensión de quien lo presenta. El desafío también implica discutir las condiciones de acceso, la autonomía de los estudiantes y las responsabilidades que la universidad no puede delegar.

En este sentido, la magíster Alejandra Camors, coordinadora general del Área de Educación a Distancia de la Unam, explicó que la inteligencia artificial está modificando las prácticas académicas y que un texto correcto no garantiza comprensión, así como utilizar estas herramientas tampoco implica que no la haya.

“En educación a distancia solemos hablar con mucha fuerza de autonomía. A mí me interesa pensarla como una construcción pedagógica, no como una condición previa de ingreso ni como la obligación de arreglárselas en soledad. Se aprende a leer en una disciplina cuando alguien ayuda a reconocer qué preguntas le hacemos a un texto; se aprende a escribir cuando hay interlocutores, devoluciones y oportunidades de revisar lo pensado. La IA puede ofrecer apoyos en ese recorrido, pero también puede interrumpirlo si resuelve demasiado pronto aquello que el estudiante recién comenzaba a interrogar”.

Por otra parte, sostuvo que la inteligencia artificial puede enriquecer el aprendizaje al ofrecer explicaciones alternativas, respuestas para analizar u objeciones a ideas propias, siempre que el estudiante pregunte, compare, detecte contradicciones y vuelva a pensar. El reemplazo de esos procesos comienza cuando deja de cuestionar lo que la herramienta le devuelve.

Sobre los criterios institucionales, precisó que el Consejo Asesor del Sistema Institucional de Educación a Distancia (Sied) de la Unam trabaja en un documento de orientación sobre inteligencia artificial generativa. Aclaró que todavía es un documento de trabajo y no una normativa aprobada, y que busca abrir una discusión sobre el cuidado de los datos, las condiciones de acceso y las responsabilidades que no deben delegarse.

“Lo estamos trabajando desde una premisa primordial: que sea una orientación institucional que permita, por ejemplo, que cada Unidad Académica (facultades o escuelas) defina y haga explícitos los usos posibles de la IA. Los estudiantes tienen derecho a conocer esos criterios, también los equipos docentes y nodocentes. Deben poder comprender por qué en una actividad la herramienta puede ampliar una exploración y en otra puede privarlos de una experiencia de aprendizaje necesaria.

“Un detector puede asignarle un porcentaje a un texto, pero ese número no demuestra cómo se produjo. El documento que estamos trabajando en el Consejo Asesor propone que esos sistemas no se utilicen como fundamento de reprobaciones o sanciones. Comparto ese criterio: sería muy grave que una tecnología falible definiera la situación académica de un estudiante”, alertó Camors.

Para la formación docente, la coordinadora describió que el punto de partida es definir qué experiencia de conocimiento se busca promover antes de elegir una herramienta. La revisión de consignas, la prueba de respuestas de la inteligencia artificial y el análisis de aquello que queda fuera permiten atender aspectos centrales del aprendizaje, como reconocer la complejidad de una situación, escuchar otras perspectivas y comprender por qué algunos problemas no admiten soluciones inmediatas.

También se distingue acumular información de elaborar una idea, porque el pensamiento requiere entrenamiento. La demora en clase puede ayudar a cuestionar lo que se da por sabido y a desarrollar estrategias para manejar la incertidumbre; promover estas situaciones corresponde a los docentes y ninguna respuesta instantánea reemplaza esa tarea. “El documento del Consejo Asesor plantea la necesidad de formación institucional en este campo. Por ahora es una orientación en discusión, no un plan que corresponda presentar como ya implementado”.

Por último, la coordinadora afirmó que la Unam debe conservar la capacidad de decidir qué enseñar, investigar y discutir, y hacer visible la dimensión política de esas decisiones para evitar que criterios ajenos organicen su relación con el conocimiento. Los sistemas entrenados lejos de las realidades del territorio pueden invisibilizar saberes que la universidad tiene la responsabilidad de investigar y difundir.

“La Unam tiene una responsabilidad particular: crear condiciones para que estudiantes y docentes participen de esa discusión y puedan incidir en las decisiones institucionales. Porque la autonomía que está en juego no es únicamente la de cada persona frente a una pantalla, es también la de una universidad pública capaz de reconocer los problemas de su tiempo, formular preguntas desde su territorio y sostener la conversación humana que hace posible producir conocimiento”.