La educación en tiempos de la IA (1)

POR LUIS M. GUZMAN

La inteligencia artificial ha colocado al estudiante dominicano frente a una situación inédita. Por primera vez dispone, desde un teléfono, de una herramienta capaz de redactar ensayos, resolver operaciones matemáticas, traducir idiomas, resumir libros y explicar prácticamente cualquier tema.

La reflexión que sigue nace, en buena medida, de la lectura de Liderazgo Algorítmico, “Inteligencia Artificial al servicio de la educación del futuro”, de Luis Fernando Ochoa Vásquez. El libro plantea una pregunta que trasciende la tecnología: qué debe ocurrir con la escuela, el maestro, el estudiante y la propia soberanía educativa cuando los algoritmos comienzan a intervenir en la forma de enseñar, evaluar y aprender.

El problema comienza antes de la inteligencia artificial. PISA 2022 mostró que apenas el 25 % de los estudiantes dominicanos de 15 años alcanzó al menos el nivel básico de lectura y solo el 8 % lo consiguió en matemáticas.

No significa que los demás sean incapaces de aprender, sino que una proporción enorme todavía enfrenta dificultades para interpretar textos, relacionar información o resolver problemas elementales. Esa realidad adquiere una dimensión nueva cuando aparece una máquina capaz de ofrecer respuestas convincentes sobre cualquier asunto.

Lo fundamental

Un estudiante con dificultades de comprensión lectora puede pedir a una IA que le explique un texto y beneficiarse enormemente. Pero también puede aceptar sin cuestionamiento una respuesta incorrecta simplemente porque está bien escrita. Esa diferencia es fundamental.

La inteligencia artificial no elimina la necesidad de saber; exige saber más. Para descubrir que una máquina está equivocada hay que poseer conocimientos suficientes para dudar de ella. Sin esa base, la herramienta que debía ampliar la inteligencia puede convertirse en una autoridad que el estudiante obedece.

Hasta ahora la escuela podía comprobar con relativa facilidad si el alumno había realizado una tarea. Esa seguridad desapareció. Un estudiante puede entregar hoy una composición impecable sin haber construido personalmente una sola de sus ideas.

Puede presentar una solución matemática que no sabría reproducir frente a la pizarra. Puede resumir una novela sin haber leído diez páginas. Estamos entrando en una época donde el resultado académico puede parecer excelente y, sin embargo, ocultar un aprendizaje prácticamente inexistente.

Ese fenómeno puede llamarse “plagio algorítmico”, aunque va mucho más allá del viejo copiar y pegar. Antes el estudiante copiaba una respuesta que otro había producido. Ahora puede ordenar a una máquina que produzca una respuesta original para él. El texto puede no existir en ninguna página de Internet y aun así no representar su pensamiento. Esto obligará a reconsiderar qué entendemos por autoría, esfuerzo intelectual y honestidad académica en una escuela donde la frontera entre ayuda y sustitución empieza a volverse difusa.

Prohibir?

Prohibir la inteligencia artificial no resolverá el problema. Los estudiantes la utilizarán fuera de la escuela aunque se bloquee dentro de ella. El desafío consiste en enseñarles a utilizarla sin entregar el razonamiento. Una tarea podría permitir que el alumno consulte una IA, pero exigir después que identifique sus errores, contraste sus afirmaciones con otras fuentes y defienda oralmente sus conclusiones. En ese modelo la máquina deja de hacer el trabajo por el estudiante y se convierte en un objeto que el estudiante debe examinar críticamente.

Ahí aparece uno de los grandes cambios que necesita la evaluación. Durante demasiado tiempo hemos preguntado “define”, “enumera”, “describe” o “resume”. Una máquina ya puede responder todo eso en segundos. La escuela tendrá que preguntar cada vez más: ¿por qué?, ¿cómo llegaste a esa conclusión?, ¿qué evidencia la sostiene?, ¿qué argumento contrario existe?, ¿qué parte de esta respuesta es dudosa?, ¿puedes explicarla con tus propias palabras? La evaluación deberá medir procesos mentales, no solamente productos terminados.

También será necesario recuperar formas que algunos consideraban antiguas. La exposición oral, el debate, la escritura realizada en el aula, la resolución de problemas frente al profesor y la defensa personal de un trabajo adquirirán nuevo valor. No porque debamos regresar al pasado, sino porque necesitamos distinguir entre lo que sabe el estudiante y lo que sabe hacer la herramienta que utiliza. Cuando una máquina puede producir el informe, escuchar al alumno explicar lo que escribió vuelve a ser una prueba extraordinariamente moderna.

Existe además un riesgo menos visible, la dependencia cognitiva. Si cada palabra desconocida, cada cálculo, cada resumen y cada duda se delegan inmediatamente a una inteligencia artificial, el cerebro recibe menos ocasiones para luchar con el problema. Y esa dificultad es precisamente parte del aprendizaje.

Recordar, comparar, equivocarse, intentar nuevamente y descubrir una solución no son obstáculos que debamos eliminar por completo; son procesos mediante los cuales se forman capacidades intelectuales que después permiten pensar con autonomía.

La UNESCO advierte precisamente que preparar estudiantes para la Era de la IA no significa convertirlos simplemente en usuarios eficientes. Su marco internacional propone desarrollar competencias relacionadas con pensamiento centrado en el ser humano, ética, comprensión de las tecnologías y capacidad para aplicar y crear sistemas de manera responsable.

La aspiración no es formar consumidores obedientes de algoritmos, sino ciudadanos capaces de juzgarlos. Esa diferencia debería convertirse en uno de los principios de la educación dominicana.

La Estrategia Nacional de Educación Digital aprobada en 2026 parece reconocer ese desafío al plantear que los estudiantes deben aprender no solo a utilizar tecnologías digitales, sino también a comprenderlas y cuestionarlas con criterios cognitivos y éticos. Es una buena orientación.

El peligro estaría en reducir esa visión a enseñar programación, manejar plataformas o redactar prompts. La verdadera competencia digital comienza cuando el estudiante entiende qué puede hacer la máquina, qué no sabe, por qué puede equivocarse y cuáles intereses existen detrás de los sistemas que utiliza.

Pero no todos los estudiantes llegarán a esa nueva escuela desde el mismo punto de partida. La desigualdad familiar también se trasladará al mundo de la inteligencia artificial. Un joven con computadora propia, conexión estable, padres con formación universitaria y acceso a plataformas avanzadas puede disponer prácticamente de un tutor privado permanente. Otro puede estudiar desde un teléfono compartido, con conectividad limitada y sin un adulto capaz de orientarlo. La tecnología puede reducir algunas desigualdades, pero también puede multiplicarlas si el sistema público no interviene.

La gran utilidad de aquella idea de liderazgo algorítmico no está en poner la educación bajo el mando de la tecnología, sino en obligarnos a decidir quién debe gobernar a quién, el algoritmo a la escuela o la escuela al algoritmo.

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