Nota. Las imágenes descriptivas que ilustran este artículo han sido generadas mediante inteligencia artificial
Durante los últimos años hemos hablado muchísimo sobre cómo utilizar la Inteligencia Artificial en educación. Hemos aprendido a generar materiales, adaptar actividades, crear mejores prompts o utilizar estas herramientas como apoyo para alumnos y profesores.
Hace unas semanas, en eTwinz Education, se publicó Evaluar en la era de la IA: qué podemos medir cuando el producto final ya no basta. Ese artículo se centraba en la evaluación y en un problema que cada vez es más evidente: un buen producto final no siempre permite saber qué ha aprendido realmente el alumno ni qué parte del proceso ha realizado por sí mismo.
Pero hay una conversación que empieza antes de llegar a la evaluación. Tiene que ver con cómo diseñamos las actividades y qué procesos cognitivos provocan realmente en el alumno.
Este es el primero de una serie de cinco artículos sobre profundidad del aprendizaje. En los siguientes cuatro se utilizarán diferentes marcos teóricos para analizar las actividades desde perspectivas distintas y ver cómo pueden ayudarnos a diseñar experiencias de aprendizaje más profundas, también cuando entra la IA.
Una actividad elaborada no siempre es una actividad profunda
Durante años se han diseñado proyectos, investigaciones, presentaciones, vídeos o murales que podían parecer actividades muy completas. El alumno dedicaba varias sesiones, buscaba información, preparaba un producto y terminaba presentando algo bastante elaborado.
Pero el tiempo que requiere una actividad, el número de pasos que tiene o lo vistoso que acaba siendo el resultado no dicen demasiado sobre su profundidad cognitiva.
Un alumno puede pasar varias horas preparando una presentación sobre la Primera Guerra Mundial. Puede buscar información, resumir textos, seleccionar fotografías, organizar diez diapositivas y preparar una exposición sin haber tenido que establecer demasiadas relaciones entre las causas del conflicto, comparar explicaciones diferentes o justificar por qué una interpretación es más sólida que otra.
Al mismo tiempo, una actividad mucho más pequeña puede exigir bastante más. Dar al alumno dos explicaciones diferentes sobre el inicio de la guerra y pedirle que analice las evidencias, encuentre contradicciones y defienda cuál considera mejor fundamentada puede requerir veinte minutos y generar una actividad cognitiva mucho más compleja.
La diferencia no está tanto en el formato de la actividad como en lo que el alumno tiene que hacer con el conocimiento para poder resolverla.
Mirar qué procesos cognitivos estamos pidiendo
Cuando se diseña una actividad es habitual empezar pensando qué van a hacer los alumnos. Investigar un tema, preparar una presentación, crear un podcast, responder unas preguntas o desarrollar un proyecto.
Pero “hacer una investigación” no describe realmente el aprendizaje que está ocurriendo dentro de esa investigación.
El alumno puede limitarse a buscar y reorganizar información o puede tener que comparar varias fuentes, establecer relaciones entre ellas, identificar patrones, construir una explicación y justificar sus decisiones. El producto puede ser prácticamente el mismo, mientras que los procesos necesarios para llegar hasta él son bastante diferentes.
Por eso merece la pena mirar con más detalle qué procesos cognitivos se están pidiendo realmente. Recordar, comprender y practicar procedimientos forman parte del aprendizaje, igual que comparar, relacionar, aplicar, analizar, evaluar, tomar decisiones o utilizar lo aprendido en una situación nueva.
Tampoco significa que todas las actividades tengan que exigir siempre los procesos más complejos. Habrá momentos en los que sea necesario adquirir vocabulario, recordar información o automatizar un procedimiento. El diseño cambia cuando existe claridad sobre qué se quiere que haga cognitivamente el alumno en cada momento y la actividad se construye para que realmente tenga que hacerlo.
La IA puede cambiar la profundidad sin cambiar la actividad
Pensemos ahora en una tarea diseñada para que el alumno compare tres fuentes, encuentre diferencias entre ellas y construya una conclusión utilizando evidencias.
La actividad puede haberse planteado precisamente para trabajar comparación, interpretación, selección de información y argumentación.
Hace unos años, para completar esa tarea el alumno tenía que realizar buena parte de esos procesos. Ahora puede entregar las tres fuentes a una IA y pedirle que las compare, localice las diferencias, seleccione las principales evidencias y proponga una conclusión.
La actividad escrita sigue siendo exactamente la misma. Sin embargo, los procesos cognitivos que necesita realizar el alumno pueden haber cambiado bastante.
También puede ocurrir lo contrario. El alumno puede construir primero su propia explicación, utilizar después una IA para generar argumentos que contradigan su posición y analizar cuáles están bien fundamentados. Puede comparar varias respuestas generadas por una herramienta, detectar errores o decidir qué elementos mejoraría utilizando las fuentes trabajadas en clase.
En los dos casos hay IA, pero las decisiones de diseño son muy diferentes. Por eso empieza a ser importante distinguir entre los procesos cognitivos que una actividad pretende exigir y los que el alumno termina realizando cuando la lleva a cabo.
Qué trabajo mental tiene sentido descargar
Utilizar herramientas para descargar parte del trabajo mental tampoco es algo nuevo. Una calculadora, un corrector, una hoja de cálculo o un buscador permiten dedicar menos recursos a determinados procesos y concentrarlos en otros.
Con la IA esta posibilidad aumenta bastante. Puede organizar grandes cantidades de información, ofrecer feedback durante una práctica, explicar un concepto de otra manera o ayudar al alumno cuando se ha quedado bloqueado. En determinadas actividades, esa ayuda puede permitir dedicar más atención precisamente a la parte que interesa trabajar.
La dificultad aparece cuando la herramienta asume el proceso que se pretendía desarrollar.
Si el objetivo es aprender a comparar evidencias, habrá que pensar qué ocurre cuando la comparación ya viene hecha. Si se quiere trabajar la construcción de argumentos, importa saber cuánto del argumento está construyendo el alumno. Y si se busca que aprenda a elegir una estrategia, detectar que no funciona y probar otra, habrá que decidir qué tipo de ayuda puede ofrecer la IA sin eliminar esas decisiones.
Aquí entran conceptos como la carga cognitiva, la descarga cognitiva y también la metacognición. No se trata simplemente de que el alumno tenga que esforzarse más o menos, sino de entender qué procesos tiene sentido apoyar con una herramienta y cuáles necesitan seguir formando parte de la experiencia de aprendizaje.
La conclusión de todo esto
Muchas de estas cuestiones ya estaban presentes antes de la llegada de la IA. Ya existían actividades muy elaboradas que podían quedarse en niveles cognitivos bastante superficiales y tareas aparentemente sencillas que exigían mucha más comprensión, relación entre ideas o toma de decisiones.
La IA hace que sea todavía más importante mirar esa diferencia porque ahora puede asumir procesos que antes estaban mucho más ligados a la propia realización de la tarea.
Los cuatro siguientes artículos de esta serie utilizarán diferentes marcos teóricos para analizar la profundidad del aprendizaje desde ángulos distintos. Se verá qué mide cada uno, cómo funciona y cómo puede utilizarse para revisar y transformar actividades reales.
La pregunta que acompañará toda la serie es bastante concreta: cuando se diseña una actividad, ¿qué queremos que tenga que hacer cognitivamente el alumno para aprender y cómo podemos asegurarnos de que siga haciéndolo cuando tiene una IA disponible?