Experiencias de Aprendizaje Aumentadas: Diseñando Propuestas con Inteligencia Artificial que logren evitar el sedentarismo cognitivo
Desafíos y oportunidades de la IA en la educación: Cómo integrar la tecnología para potenciar el pensamiento crítico
¿Pensar o pedirle a la IA? Otro falso dilema educativo
Quienes ejercemos la docencia desde hace unos años, fuimos desafiados por un dilema que interpeló la realidad de nuestras aulas en cada propuesta didáctica: ¿estamos formando para que nuestros estudiantes desarrollen aprendizajes profundos o alentamos repeticiones memorísticas sin relevancia? Hoy, hay una nueva discusión —o una discusión re versionada— sobre lo mismo: aprendizaje basado en trabajo humano vs. aprendizaje ficticio basado en IA.
Pero creo que la clave de superar este dilema, es similar al anterior: dejar de ver ambos conceptos como opuestos y empezar a considerarlos como un continuum. Así como el aprendizaje de saberes memorísticos es necesario para pensar en profundidad y comprender conceptos significativos, profundos y relevantes —aunque sabemos que no basta para desarrollar las competencias del siglo XXI—, del mismo modo es preciso empezar a pensar los aportes de la IA como una oportunidad para perfeccionar y extender el potencial de aprendizaje de nuestro alumnado.
Entre la memoria y la inteligencia artificial: el verdadero dilema del aprendizaje
Este interrogante, que ya nos interpelaba cuando la principal amenaza parecía ser la carestía de la rutina escolar o la rigidez de los saberes declarativos, hoy adquiere una nueva forma. La irrupción de la inteligencia artificial en los entornos educativos no hizo más que reavivar el debate con nuevas vertientes: ¿seguimos formando para un aprendizaje humano, real y significativo, o nos resignamos a un aprendizaje superficial, intrascendente, apuntalado hoy por algoritmos?
Una vez más la clave no esté en elegir un lado de la balanza, sino en cambiar la mirada. En lugar de oponer lo memorístico a lo profundo, lo humano a lo artificial, podríamos empezar a concebir estas tensiones como partes de un “encadenado” educativo. La memorización —tan criticada en ciertos discursos— sigue siendo una base necesaria: no hay pensamiento complejo sin conocimiento acumulado; no hay creatividad sin insumos previos; no hay comprensión profunda sin un andamiaje de saberes.
Del mismo modo, el uso pedagógico de la inteligencia artificial no debería verse como una amenaza, sino como una herramienta poderosa que puede, si se emplea con criterio y propósito, potenciar el aprendizaje humano en lugar de suplantarlo. La IA no anula el pensamiento: lo desafía, lo amplía, lo obliga a reubicarse.
El verdadero reto, entonces, no es tomar partido entre memoria o comprensión, entre natural o artificial, entre pasado o futuro. El reto es integrar, con agudeza pedagógica y fundamento didáctico, los aportes de ambos mundos. Porque formar para el presente —y más aún, para el futuro— exige dejar atrás falsas dicotomías y atreverse a construir propuestas donde la repetición tenga sentido, la tecnología tenga propósito y el aprendizaje tenga, siempre, un horizonte humano.
Prevenir el sedentarismo cognitivo en entornos con IA: la “táctica” P.E.I.
La incorporación de la IA en las aulas abre puertas inéditas, pero también plantea riesgos. Uno de ellos es el sedentarismo cognitivo, que ocurre cuando el estudiante se limita a consultar a la IA y reproducir sus respuestas, sin desplegar procesos de análisis, verificación o creación propios.
Para prevenirlo, propongo tener presente algunos principios clave (que simplifico en el acrónimo P.E.I., como regla mnemotécnica) un encuadre pedagógico que busca que la tecnología impulse —y no reemplace— la actividad intelectual del estudiante:
P: Parcializar las consignas
E: Espiralar el proceso de producción
I: Invertir los momentos de trabajo
El objetivo es lograr que el estudiante piense, decida y actúe, en lugar de solo recibir.
P: PARCIALIZAR
La clave está en evitar solicitar la entrega de un sólo producto final. Es más efectivo diseñar etapas intermedias que guíen el proceso, con instancias de revisión y toma de decisiones.
Ejemplo:
Trabajo final: podcast educativo sobre salud mental.
– Etapas:
1. Búsqueda guiada con IA sobre el tema
2. Elaboración del guion con citas verificadas
3. Grabación y edición del audio
4. Revisión crítica y entrega final
Cada entrega permite activar de esta forma, habilidades distintas y evita la automatización del pensamiento que podría suponer la copia acrítica con IA.
E: ESPIRALAR
Es importante fomentar un ida y vuelta entre el estudiante y la IA, en la que cada interacción mejore el producto y no lo sustituya.
Ejemplo:
El alumno pide a la IA un informe sobre cambio climático.
– Luego, detecta errores, verifica fuentes y agrega contraargumentos.
– Reescribe el texto y justifica sus decisiones.
El valor no está en copiar, sino en analizar, transformar y argumentar.
I: INVERTIR
En este apartado, la propuesta supone aplicar la lógica del aula invertida, pero adaptada al contexto de la IA. Se trata de usar la información obtenida como materia prima para crear, resolver y aplicar, no como punto final del aprendizaje.
Ejemplo:
En casa: explorar, investigar y preguntar a la IA.
En clase: discutir, sintetizar y producir autónomamente.
El propósito de implementar este entorno de aprendizaje es que la IA se configure como una especie de trampolín para el pensamiento y no en un sustituto de la mente. Se trata de enseñar a los estudiantes a usar la tecnología en lugar de ser reemplazados por ella; para lograrlo, la planificación de experiencias de aprendizaje relevantes y estratégicamente pensadas, puede ayudar.
De la planificación de Experiencias de Aprendizaje a la experiencia aumentada con IA
Bien sabemos que hace tiempo la planificación de clases dejó de ser una tarea centrada en la transmisión de contenidos para convertirse en una oportunidad de diseñar experiencias significativas. En este nuevo escenario, la IA puede ser una aliada poderosa para enriquecer las propuestas didácticas, personalizar los aprendizajes y potenciar la creatividad docente.
¿Cómo podemos imaginar una clase que integre la IA sin perder de vista la centralidad del estudiante? ¿Qué tipo de experiencias pueden generarse cuando la tecnología se convierte en un recurso para pensar, crear y transformar?
Proponer experiencias de aprendizaje atravesadas por la IA implica diseñar intervenciones didácticas que no solo incorporen herramientas tecnológicas, sino que las integren de manera crítica, ética y pedagógica.
El verdadero cambio no está en el mero uso de la tecnología, sino en cómo la usamos para provocar experiencias significativas. Propuestas que den cuenta de la existencia ineludible de la IA y logren integrarla para potenciar el pensamiento, expandir los límites de lo posible y personalizar el camino de cada estudiante.
La IA no reemplaza al docente, lo potencia. No suprime la pedagogía, la amplifica. Su valor reside en la posibilidad de generar intervenciones didácticas más interactivas, adaptativas y desafiantes, a la vez que más cercanas a las formas en que nuestros estudiantes acceden al conocimiento y se vinculan con el mundo.
Algunas ideas para generar experiencias de aprendizaje con IA
Para pensar estas ideas, retomo cinco principios clave de las experiencias de aprendizaje, trabajados en mi libro El aula Vivencial, incorporando ejemplos concretos del uso de herramientas de IA en cada uno:
1. El saber declarativo como medio
2. Los desempeños como camino
3. La emocionalidad y la corporeidad como parte del proceso
4. La construcción de espacios de grupalidad y colaboración
5. La retroalimentación y la metacognición planificadas
1. El saber declarativo como medio
El contenido conceptual sigue siendo necesario, pero no puede ser el punto de partida de una propuesta didáctica si esperamos generar el deseo de aprender. Con IA, podemos convertirlo en un disparador atractivo.
Ejemplo con IA:
En lugar de comenzar una clase sobre biodiversidad con una definición, se puede pedir a los estudiantes que formulen una pregunta a ChatGPT o Perplexity sobre las especies más amenazadas de su región. A partir de las respuestas, se abre un debate que incluye verificar, contrastar, sintetizar y problematizar la información recibida.
O bien, se pueden mostrar dos respuestas contradictorias generadas por IA frente a una misma pregunta, para invitar a analizar la fiabilidad de las fuentes y fomentar el pensamiento crítico.
2. Los desempeños como camino
Lo que importa no es repetir lo aprendido, sino demostrar qué se puede hacer con ese saber. La IA puede ser aliada para diseñar o acompañar esos desempeños.
Ejemplo con IA:
En una clase de literatura, los estudiantes pueden escribir un cuento breve y luego usar una IA generativa (como ChatGPT o Claude) para mejorar la narración, revisar el estilo o generar posibles desenlaces alternativos. El desempeño no es solo escribir, sino comparar, decidir y defender una versión frente a otras.
En ciencias, pueden modelar un fenómeno físico con una simulación sugerida por la IA, y luego explicar en video cómo funcionaría en distintos contextos, mostrando transferencias del conocimiento.
3. La emocionalidad y la corporeidad como parte del proceso
La IA también puede integrarse de forma creativa para activar emociones, generar empatía o impulsar la participación del cuerpo atendiendo al carácter integral de todo proceso humano de aprendizaje.
Ejemplo con IA:
Mediante herramientas de IA que permiten generar imágenes (como DALL·E), los estudiantes pueden representar visualmente cómo se sienten ante un conflicto escolar o una situación social. Luego, comparten sus creaciones y discuten en grupos.
También pueden realizar un podcast colaborativo sobre temas que les importan, utilizando IA para mejorar la calidad del sonido, crear guiones o agregar música. El hecho de escucharse a sí mismos, de poner el cuerpo en la producción de contenido, genera mayor implicación emocional.
4. La construcción de espacios de colaboración
La IA no es solo una herramienta individual; puede potenciar la interacción y la cooperación si se la integra con intención pedagógica.
Ejemplo con IA:
Una actividad puede consistir en que cada grupo de estudiantes reciba una pregunta-problema diferente, que deberán resolver investigando con apoyo de una IA conversacional. Luego, se arma una jornada de intercambio en la que cada grupo expone sus hallazgos y debate con otros.
Además, plataformas como Padlet o Figma, integradas con IA, permiten construir productos colaborativos (mapas conceptuales, infografías, cronologías) en tiempo real, favoreciendo la interacción entre pares.
5. La retroalimentación y la metacognición planificadas
La IA brinda oportunidades únicas para ofrecer feedback inmediato, personalizado y orientado a la mejora.
Ejemplo con IA:
Tras una actividad escrita, los estudiantes pueden pedir a una IA sugerencias para mejorar la claridad, ortografía o estructura del texto. Luego, comparan con las devoluciones del docente o de sus compañeros. Se trata de enseñarles a evaluar sus propios procesos y decisiones, no de reemplazar la evaluación docente.
Asimismo, se pueden usar generadores de rúbricas automáticas como soporte para diseñar criterios claros y revisarlos en conjunto.
Bibliografía de Referencia:
Cuda, M (Coord.). (2025). El aula vivencial. Bonum
Tecnológico de Monterrey. (2025). Inteligencia artificial generativa: enfoques prácticos para docentes. Edu Book. https://observatorio.tec.mx/edu-reads/edu-book-inteligencia-artificial-generativa-enfoques-practicos-para-docentes
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