La discusión sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación está llena de preguntas que merecen atención. ¿Qué sucede cuando un estudiante encarga a una herramienta el análisis que debería realizar por sí mismo? ¿Cómo se puede distinguir una explicación bien fundamentada de una respuesta que parece convincente, pero contiene información falsa? ¿Qué oportunidades de aprender se pierden cuando se recibe una solución antes de haber intentado comprender el problema?
Estas inquietudes expresan una preocupación educativa de fondo y muy válida: que la facilidad para obtener respuestas reduzca las oportunidades de preguntar, contrastar, razonar y construir un criterio propio; y tristemente hay evidencia de que ese riesgo merece tomarse en serio.
En un estudio con estudiantes de bachillerato, realizado por Bastani y colaboradores, que publicó La National Academy of Sciences el primero de julio del 2025, se utilizaron dos asistentes basados en IA para acompañar estudiantes en el aprendizaje de las matemáticas. Uno de ellos, sin suficientes orientaciones pedagógicas mejoró el desempeño mientras estaba disponible, pero perjudicó los resultados posteriores cuando los alumnos tuvieron que resolver problemas sin asistencia.
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Mientras que una versión diseñada para dar acompañamiento pedagógico, ofrecer pistas -no soluciones- y acompañar el proceso de aprendizaje y de resolución de problemas, mitigó ese perjuicio. Los resultados plantean una distinción fundamental: terminar una tarea y aprender a realizarla son cosas diferentes.
La inteligencia artificial ya forma parte de nuestra realidad. Por eso, docentes y padres de familia necesitamos comprender cómo funciona, reconocer sus límites y enseñar a utilizarla con responsabilidad. Esa comprensión nos permitirá acompañar mejor a los chicos cuando recurran a ella para estudiar, escribir, investigar o resolver una duda.
Para empezar, conviene entender algo básico: los modelos que generan texto producen respuestas a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento y del contexto que reciben. Su capacidad para construir explicaciones fluidas no garantiza que cada afirmación sea verdadera, pues no todo el contexto que han recibido ha sido cuidado. Pueden presentar datos incorrectos, inventar referencias o desarrollar argumentos sobre premisas falsas. A estos resultados suelen llamarlos alucinaciones. Precisamente porque pueden sonar seguros y coherentes, exigen que quien los consulta conserve una actitud crítica.
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Pensemos en un estudiante que solicita información para una exposición; la herramienta le entrega un texto ordenado y una lista de referencias. La tarea educativa incluye entonces revisar si esas publicaciones existen, comprobar si respaldan lo afirmado, identificar qué perspectivas faltan y decidir qué información merece incorporarse. La respuesta recibida se convierte así en material para examinar.
También importa el momento en que se utiliza la ayuda. Si un alumno pide una solución completa antes de intentar resolver un problema, puede perder la oportunidad de reconocer lo que sabe y localizar su dificultad; esto es el equivalente a irnos por el camino “fácil”. Sin embargo, si primero hace un intento y después solicita una pista o una explicación sobre su error, la herramienta puede apoyar su comprensión, o incluso impulsarlo a cuestionarse y llegar a su respuesta.
Un ensayo con universitarios documentado por Greg Kestin y colaboradores en junio del 2025, contextualizado a un curso de física, encontró beneficios con un tutor de IA diseñado mediante principios pedagógicos específicos, y aunque los resultados no pueden generalizarse, sí podemos afirmar que la IA, programada como asistente pedagógico puede ser de mucha utilidad para el aprendizaje.
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En casa y en el aula podemos promover prácticas sencillas: pedir a los chicos que expliquen con sus propias palabras lo que entendieron, que justifiquen una conclusión, que comparen fuentes o que resuelvan un problema semejante sin asistencia. Preguntarles “¿cómo lo comprobaste?” o “¿por qué te parece razonable esa respuesta?” ayuda a hacer visible el verdadero aprendizaje evitando que la respuesta “impecable” de la IA se salga con la suya.
El uso responsable también tiene una dimensión ética: supone reconocer cuándo y para qué se recibió ayuda, respetar la autoría de otras personas, cuidar los datos personales y asumir la responsabilidad por lo que se entrega o comparte. Una respuesta generada automáticamente sigue necesitando el juicio de quien decide utilizarla.
Para enseñar estas prácticas, los adultos necesitamos aprender también. Podemos explorar una herramienta junto con nuestros hijos o alumnos, verificar una respuesta y mostrar cómo corregimos una conclusión cuando encontramos mejores evidencias. Nuestra disposición a revisar lo que creemos saber puede convertirse en una lección de pensamiento crítico.
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La educación conserva una tarea esencial en este escenario: desarrollar personas capaces de comprender, deliberar y decidir con autonomía. La inteligencia artificial puede contribuir a ese propósito si su uso deja espacio para el esfuerzo intelectual, la curiosidad y la conversación.
Quizá el criterio más útil para valorar su presencia en el aprendizaje sea este: después de utilizarla, verificar si el estudiante puede explicar mejor, formular nuevas preguntas y resolver algo que antes no comprendía. La respuesta nos ayudará a reconocer cuándo la tecnología está fortaleciendo sus capacidades y cuándo debemos cambiar la manera de acompañarlo.
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