¿Estamos aprendiendo menos desde que usamos inteligencia artificial?
Hace unos días pensé en algo que probablemente también te ha pasado.
Necesitaba comprender rápidamente un tema. Abrí una herramienta de inteligencia artificial, escribí una pregunta y, en pocos segundos, tenía frente a mí una explicación clara, ordenada y bastante convincente.
Perfecto. Problema resuelto. O quizá no.
Porque después pensé: si mañana tuviera que explicar ese mismo tema sin ayuda, ¿cuánto recordaría realmente?
Y ahí aparece una pregunta que quienes enseñamos deberíamos empezar a hacernos con más frecuencia:
Si la inteligencia artificial hace cada vez más cosas por nosotros, ¿qué está haciendo nuestro cerebro mientras tanto?
Tener la respuesta no significa haber aprendido
Durante años hemos asociado aprender con recibir información. Escuchamos una clase, leemos un texto, vemos un video y sentimos que entendimos.
Pero aprender requiere algo más.
Nuestro cerebro necesita relacionar ideas, recuperar información, hacerse preguntas, equivocarse, comparar, intentar resolver un problema y volver a intentarlo.
Y sí, a veces aprender requiere esfuerzo.
Seguro recuerdas alguna ocasión en la que estuviste mucho tiempo intentando comprender algo y, cuando finalmente lo lograste, pensaste: “¡Ahora sí!”
Ese momento importa.
La inteligencia artificial tiene una enorme capacidad para facilitarnos el camino. Y eso es una ventaja extraordinaria. El problema aparece cuando, sin darnos cuenta, además de delegarle una tarea comenzamos a delegarle también el proceso de pensarla.
UNESCO ha llamado la atención sobre este desafío: cuando eliminamos demasiado la “fricción” que existe al buscar una respuesta, también podemos perder oportunidades para contrastar información, conectar ideas, formular preguntas y desarrollar pensamiento crítico. (UNESCO)
Entonces, ¿la IA es mala para aprender?
No. Sería demasiado sencillo llegar a esa conclusión.
La evidencia disponible muestra algo mucho más interesante: la diferencia está en cómo la utilizamos.
Algunas investigaciones han encontrado que determinados usos de la IA pueden apoyar procesos como la metacognición y permitirnos dedicar nuestros recursos mentales a tareas más complejas. (Scientific Reports)
Sin embargo, investigaciones recientes también advierten sobre la dependencia excesiva. No es lo mismo utilizar una IA para contrastar nuestras ideas que pedirle que piense, decida y produzca todo por nosotros. (Humanities and Social Sciences Communications)
Pensemos en algo muy sencillo.
Un estudiante recibe esta actividad:
“Pregunta a una IA cuáles son las causas del cambio climático y presenta la respuesta.”
Seguramente obtendrá un buen texto.
Ahora cambiemos la instrucción:
“Antes de consultar una IA, escribe las tres principales causas que tú identificas. Después consulta la herramienta, compara ambas respuestas, encuentra las diferencias, verifica la información y explica qué cambió en tu manera de pensar.”
En los dos casos se utilizó inteligencia artificial.
Pero el cerebro del estudiante no hizo el mismo trabajo. Y ahí está la diferencia.
Esto cambia también nuestro papel como formadores
Si una persona puede pedirle a una herramienta que le explique un concepto tantas veces como necesite, que le dé ejemplos, que adapte la explicación a su nivel e incluso que genere ejercicios para practicar, es lógico preguntarnos:
¿para qué necesita entonces a un formador?
Creo que la respuesta es muy interesante. Quizá nos necesite menos para entregarle información y mucho más para ayudarle a transformar esa información en aprendizaje.
Nuestro trabajo empieza a cambiar. Tenemos que aprender a formular mejores preguntas, diseñar experiencias, provocar reflexión, conectar lo aprendido con situaciones reales y generar espacios donde las personas puedan discutir, equivocarse, experimentar y construir sus propias respuestas.
Eso no significa competir con la inteligencia artificial.
Significa hacer aquello que una buena formación siempre debió hacer: poner a la persona que aprende en el centro.
¿Cómo podemos usar la IA sin dejar de pensar?
Podemos comenzar con cosas muy sencillas.
Antes de preguntarle algo, intenta responder tú primero.
Cuando recibas una respuesta, no preguntes únicamente “¿está bien?”. Pregunta también: “¿qué podría estar equivocado aquí?”
Pídele argumentos contrarios a los tuyos. Compara su respuesta con otras fuentes.
Y después haz algo que parece pequeño, pero es poderoso: cierra la herramienta e intenta explicar lo que aprendiste con tus propias palabras. Si no puedes hacerlo todavía, probablemente necesites seguir trabajando el tema.
Una pregunta para nuestra próxima clase
Tal vez la discusión sobre inteligencia artificial y educación se ha concentrado demasiado en si debemos permitirla, prohibirla o controlarla.
La IA ya está aquí.
Nuestros estudiantes la utilizan. Nosotros también.
Por eso quizá deberíamos cambiar la pregunta.
En lugar de preguntarnos:
“¿Cómo evito que mis estudiantes utilicen inteligencia artificial?”
podríamos preguntarnos:
“¿Cómo diseño una actividad en la que puedan utilizar IA, pero todavía tengan que pensar?”
Esa pregunta cambia completamente nuestra forma de enseñar.
Y nos deja otra que vale la pena tener presente cada vez que diseñamos una clase o una capacitación:
¿Qué quiero que haga la tecnología y qué quiero que haga el cerebro?
Si la tecnología termina haciendo ambas cosas, quizá sea momento de rediseñar la actividad.
En Trascender creemos que formar va mucho más allá de transmitir información. Significa comprender cómo aprenden las personas y crear experiencias que les permitan pensar, participar, cuestionar y aplicar lo aprendido.
Ese es el enfoque de los cursos de Trascender: comprender mejor cómo aprende el cerebro para enseñar de una manera más consciente, activa y significativa