La educación en tiempos de la IA (2)

POR LUIS M. GUZMAN

En la primera parte quedó planteado que la inteligencia artificial obliga a cambiar la manera de enseñar, aprender y evaluar. Pero esa transformación no ocurrirá en el vacío. El verdadero reto comienza cuando trasladamos esas ideas al sistema dominicano, con sus debilidades acumuladas, interrupciones, desigualdades y una estructura institucional que todavía tiene dificultades para garantizar algo tan elemental como el cumplimiento efectivo del tiempo escolar y del currículo previsto.

La lectura de Liderazgo Algorítmico “Inteligencia Artificial al servicio de la educación del futuro”, deja claro que la IA educativa no debe reducirse a usar plataformas en el aula. Supone liderazgo, infraestructura, formación docente, gobernanza, protección de datos, personalización del aprendizaje y capacidad institucional para sostener procesos continuos. Ahí comienza la verdadera dificultad dominicana, modernizar no solo la herramienta, sino el sistema que deberá utilizarla.

No puede hablarse seriamente de aprendizaje adaptativo si el estudiante pierde semanas de docencia, cambia continuamente de ritmo o llega al final del año sin haber recorrido plenamente los contenidos programados. Un algoritmo puede ajustar ejercicios, detectar rezagos y proponer rutas personalizadas, pero no puede recuperar por sí solo una escuela que interrumpe repetidamente su secuencia pedagógica. La inteligencia artificial necesita continuidad; de lo contrario, termina trabajando sobre una educación fragmentada.

El propio Consejo Nacional de Educación reconoció ese problema al aprobar para 2026-2027 un “banco de tiempo” equivalente a dos semanas destinado a recuperar días de docencia perdidos. También pidió revisar la normativa sobre recuperación de clases. Eso demuestra que el tiempo escolar no es un asunto menor ni una crítica inventada, es una preocupación institucional. Si debemos reservar semanas para recuperar lo que regularmente se pierde, existe un problema que la tecnología no puede ocultar.

Aquí la ADP tiene una responsabilidad que va más allá de defender salarios, pensiones o condiciones laborales. Representa a quienes ejecutan diariamente la misión educativa del Estado. En marzo de 2026, el MINERD volvió a denunciar paralizaciones en algunas provincias y sostuvo que afectaban directamente el calendario y los objetivos académicos. Defender el derecho sindical no obliga a aceptar que la suspensión de clases se convierta en el lenguaje ordinario de negociación.

La contradicción resulta todavía más evidente si queremos formar estudiantes para una educación guiada por datos, seguimiento individual y evaluación continua. Una plataforma puede detectar que un alumno perdió comprensión en determinado contenido, pero si el curso completo deja de avanzar durante varios días o semanas, el problema ya no es individual, es sistémico.

Eso no significa afirmar que todos los estudiantes dominicanos se gradúan sin completar el currículo, pero sí reconocer un riesgo real, si se pierde tiempo y no se recupera plenamente, los contenidos necesariamente se comprimen, se aceleran o quedan fuera.

La propia relación MINERD-ADP demuestra que otro modelo es posible. Durante 2026 ambas partes participaron conjuntamente en la Evaluación de Desempeño Docente, acordaron protocolos, mecanismos de revisión, observación de clases e incentivos.

Esa corresponsabilidad debe extenderse a la formación docente. La IA no puede convertirse en otra plataforma que llega desde arriba para aumentar controles, formularios o burocracia. Debe servir para reducir tareas repetitivas, identificar necesidades de aprendizaje y devolver tiempo al profesor.

El libro también obliga a mirar otra dimensión que todavía discutimos poco, la soberanía de los datos. Si millones de estudiantes comienzan a utilizar sistemas extranjeros, cada consulta puede revelar cómo leen, dónde fallan, qué materias dominan y qué problemas personales comparten.

Por eso una política de IA educativa debería incluir una Nube Educativa Nacional, reglas de interoperabilidad, límites al uso comercial de datos de menores y capacidad del Estado para cambiar de proveedor sin perder la memoria académica de sus estudiantes.

La República Dominicana no puede saltar directamente de una escuela con déficits históricos a una escuela algorítmica como si la tecnología borrara lo anterior. Primero hay que asegurar continuidad, tiempo efectivo de clases, cumplimiento curricular, formación docente, evaluación, protección de datos y responsabilidad institucional.

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