¿Quién de nosotros no ha copiado alguna vez la respuesta de una tarea a toda prisa? ¿Ha copiado el párrafo de un amigo? ¿Ha aceptado la «pequeña corrección» de sus padres que finalmente se convirtió en una reescritura completa?
Mucho antes de que la IA generativa entrara en las aulas, las tareas escolares se basaban en la suposición, discreta y frágil, de que lo entregado reflejaba una comprensión independiente. En realidad, las tareas escolares siempre han estado sujetas a influencias externas. Mientras que algunos estudiantes contaban con padres que editaban sus ensayos o tutores que guiaban cada respuesta, otros trabajaban completamente solos. Esta irregularidad se toleró durante décadas porque era manejable y, en gran medida, invisible.
La IA generativa ha hecho que esa invisibilidad sea imposible.
Herramientas como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google ahora permiten redactar ensayos, resumir lecturas y resolver problemas complejos en segundos. Lo que antes requería un adulto con conocimientos ahora solo requiere una indicación. La IA no inventó la externalización de las tareas escolares; simplemente la escaló a un nivel que ya no podemos ignorar. Al hacerlo, ha obligado a los educadores a enfrentarse a una pregunta más profunda e incómoda: ¿Qué han estado midiendo realmente las tareas: la comprensión o el cumplimiento?
El problema de diseño que evitamos
Las tareas escolares han servido tradicionalmente como un recurso para la práctica, la rendición de cuentas y el refuerzo. Sin embargo, en muchas aulas, la finalización se convirtió gradualmente en un indicador del aprendizaje. La pulcritud indicaba esfuerzo, y la entrega, responsabilidad. A menudo se daba por sentado, en lugar de examinarse, si el trabajo reflejaba un razonamiento auténtico.
La IA expone la fragilidad de esa suposición. Si una tarea puede completarse con éxito mediante la reproducción en lugar del razonamiento, siempre ha sido vulnerable, ya sea a un motor de búsqueda, a un compañero o a un chatbot. Esto no es principalmente un problema de trampas, sino un problema de diseño.
Del producto al proceso: El eje de la investigación. La investigación educativa sugiere que la solución no es una mayor vigilancia, sino un cambio en lo que valoramos. El aprendizaje duradero depende de la metacognición, la capacidad del estudiante para planificar, monitorear y evaluar su propio pensamiento.
La Fundación para la Dotación Educativa (EEF) identifica las estrategias de aprendizaje metacognitivo y autorregulado como uno de los enfoques más eficaces para mejorar los resultados estudiantiles. Su investigación sugiere que estas estrategias son más efectivas cuando se integran directamente en la instrucción de la asignatura, en lugar de enseñarse como una unidad de estudio independiente. De igual manera, la síntesis de Aprendizaje Visible de John Hattie destaca que la retroalimentación y la autorregulación tienen efectos que superan con creces los beneficios asociados con la realización de tareas superficiales.
En otras palabras, lo que impulsa el éxito a largo plazo no es el resultado pulido, sino el pensamiento visible que lo produjo. Sin embargo, muchas tareas tradicionales siguen estando obstinadamente orientadas al producto:
- Escribe un resumen.
- Completa la hoja de trabajo.
- Entregar un ensayo terminado.
En un mundo impulsado por la IA, los productos refinados son baratos. El razonamiento es la nueva moneda.
Nivelando el campo para los estudiantes de ELL y SPED
Este cambio hacia el “proceso sobre el producto” es una cuestión de equidad, en particular para los estudiantes que aprenden inglés (ELL) y los estudiantes que reciben servicios de educación especial.
Las tareas tradicionales suelen priorizar la fluidez superficial. Un estudiante de inglés como segundo idioma (ELL) puede comprender profundamente un concepto científico complejo, pero tener dificultades para expresarlo con un inglés académico perfecto. Cuando la calificación se centra en el producto final, sus dificultades lingüísticas pueden eclipsar su dominio cognitivo. De igual manera, muchos estudiantes de educación especial (SPED), en particular aquellos con dificultades de procesamiento o funcionamiento ejecutivo, se benefician de la reflexión estructurada y el razonamiento fragmentado. Una sola entrega bien elaborada rara vez refleja el enorme esfuerzo cognitivo que dedican a las etapas intermedias de un proyecto.
Al rediseñar la tarea para centrarnos en el “cómo” en lugar del “qué”, comenzamos a hacer preguntas más significativas:
- ¿Cómo manejó el estudiante un punto de confusión?
- ¿Qué conceptos erróneos revisaron durante el proceso?
- ¿Cómo utilizaron las herramientas disponibles, incluida la IA, para aclarar su propia comprensión?
Las comparaciones de borradores, las notas de reflexión y las explicaciones verbales revelan un panorama de aprendizaje que un borrador final perfeccionado oculta. Para los estudiantes con diversidad lingüística y cognitiva, este cambio valora el crecimiento y la estrategia por encima de la apariencia de una tarea perfecta.
Rediseño para la era de la IA
La solución no es prohibir la tecnología, ya que los estudiantes inevitablemente la encontrarán fuera de la escuela. En cambio, podemos rediseñar las tareas para cultivar el discernimiento. Esto podría incluir:
- Crítica y edición: pedir a los estudiantes que generen una respuesta de IA y luego utilicen una rúbrica para identificar sus errores fácticos o falta de matices.
- Recopilación de artefactos : se requiere la presentación de “artefactos de pensamiento”, como mapas de lluvia de ideas, notas de voz o borradores preliminares que muestren cómo evolucionó una idea.
- El modelo de “entrevista de salida” : después de una tarea para llevar a casa, se realiza un breve diálogo en clase de dos minutos o una sesión de revisión entre pares para verificar el razonamiento detrás del trabajo.
Un ajuste de cuentas necesario
La IA no destruyó las tareas, sino que eliminó la ilusión de que alguna vez fueron una medida pura de trabajo independiente. Nos encontramos en un período de reflexión necesaria. Debemos decidir si estamos dispuestos a diseñar tareas que prioricen la cognición sobre la obediencia.
En una era donde el texto se puede generar instantáneamente, la evidencia más valiosa del aprendizaje ya no es el producto terminado en un escritorio o en una bandeja de entrada digital. Es el razonamiento humano que lo sustenta. Para nuestros estudiantes más diversos, este cambio de enfoque no es solo una reacción a la tecnología, sino un paso largamente esperado hacia la verdadera equidad.
Fuente: Nesreen El-Baz / eschoolnews.com
