La educación más allá del entusiasmo por la IA: el verdadero desafío es pedagógico

La irrupción de la inteligencia artificial en la educación ya no es un escenario futurista ni una promesa tecnológica en fase experimental. Está aquí, presente en las aulas, en la planificación de clases, en la evaluación de los aprendizajes, en la gestión de las instituciones educativas. Su avance obliga a reconsiderar no solo las metodologías de enseñanza, sino también el papel de los docentes, el sentido del aprendizaje y el liderazgo pedagógico.

Este artículo se basa en cuatro contribuciones del dossier AI in Education, publicado por la Teacher Learning Network (TLN Journal), que, desde distintas perspectivas, exploran los desafíos y oportunidades que plantea la IA para el sistema educativo. Los textos de Keith Heggart, Matthew Esterman, Damian Maher y Allison Stott ofrecen una visión amplia sobre el impacto de esta tecnología, desde el aula hasta la gestión institucional.

El debate sobre si la inteligencia artificial podría reemplazar a los docentes ha ganado fuerza a medida que estas tecnologías se integran en el ámbito educativo. En el artículo ¿Los robots vienen por nuestros trabajos? (Are the Robots Coming for Our Jobs?), Keith Heggart retoma esta preocupación, que es frecuente tanto en el discurso público como en las conversaciones dentro de las instituciones educativas. Antes que una respuesta definitiva, el autor se pregunta cómo la IA está cambiando la naturaleza del trabajo docente, sin que esto implique necesariamente una amenaza directa a su rol fundamental.

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Heggart sugiere que la IA puede asumir tareas administrativas, como la corrección de pruebas de opción múltiple, la generación de informes o la organización de datos sobre el rendimiento estudiantil. Este tipo de funciones, que suelen consumir tiempo y energía, podrían gestionarse de forma más eficiente con el apoyo de sistemas automatizados. Sin embargo, el autor pone en cuestión la idea de que estas capacidades tecnológicas puedan extenderse al plano más complejo de la enseñanza, ese que implica la construcción de vínculos, la interpretación de gestos y emociones, o la adaptación de estrategias pedagógicas en función de las dinámicas del aula.

Este enfoque encuentra puntos de contacto con el análisis de Matthew Esterman en Los robots ya están aquí, ¿y ahora qué? (The Robots Have Arrived - What's Next?), donde se describe cómo la IA no solo impacta en el "qué" de la educación, sino en el "cómo". Esterman señala que las herramientas de IA generativa permiten personalizar el aprendizaje de una manera que era difícil de imaginar hace una década. Los algoritmos pueden identificar patrones en el desempeño de los estudiantes, sugerir recursos adaptados a sus necesidades específicas e incluso generar actividades que respondan a diferentes estilos de aprendizaje.

Sin embargo, esta capacidad de personalización plantea un desafío: si la IA puede diseñar actividades, corregir tareas e identificar áreas de mejora, ¿qué queda para el docente? Heggart y Esterman coinciden en que el papel del docente no desaparece, sino que se transforma. El conocimiento ya no es un recurso escaso al que solo se accede a través de la figura del maestro. Hoy está disponible en línea, mediado por motores de búsqueda y, cada vez más, por sistemas de IA. En este contexto, el docente se convierte en un facilitador, en alguien que ayuda a los estudiantes a interpretar, cuestionar y darle sentido a la información.

Ambos autores conducen hacia una reflexión que va más allá del miedo al reemplazo. La IA, plantean, puede liberar a los docentes de tareas rutinarias, pero eso no garantiza automáticamente una mejora en la calidad educativa. La diferencia está en cómo se utiliza ese tiempo liberado. ¿Se destina a profundizar en la atención individualizada? ¿A diseñar experiencias de aprendizaje más significativas? ¿O simplemente se cubre con más tareas administrativas? La tecnología ofrece potencial, pero no garantiza resultados.

Personalización inteligente o automatización del aprendizaje

Uno de los grandes argumentos en favor de la inteligencia artificial en el ámbito educativo es su capacidad para personalizar el aprendizaje. La promesa de adaptar contenidos, ritmos y metodologías a las necesidades individuales de cada estudiante resulta atractiva en un sistema que históricamente ha luchado por atender la diversidad en el aula. En Abrazar la IA en el aula (Embracing AI in the Classroom), Damian Maher señala que las herramientas basadas en IA permiten identificar patrones de aprendizaje, detectar dificultades específicas y proponer actividades ajustadas a los intereses y habilidades de cada alumno. Para Maher, este potencial transforma la relación entre los estudiantes y el conocimiento, abriendo oportunidades para mejorar tanto el rendimiento académico como la motivación.

La IA puede, por ejemplo, analizar en tiempo real el progreso de un estudiante en matemáticas, identificar en qué tipo de problemas comete errores recurrentes y generar ejercicios específicos para superar esas dificultades. En el aprendizaje de idiomas, un sistema puede adaptar la complejidad de los textos o del vocabulario según la competencia lingüística del alumno. Este nivel de personalización, impensable para un solo docente a cargo de un grupo numeroso, sugiere una mejora en la eficiencia del proceso educativo.

Sin embargo, Maher advierte que esta capacidad técnica no está exenta de riesgos. La personalización automatizada puede derivar en un aprendizaje fragmentado, en el que cada estudiante transita un camino individual sin espacios de encuentro con otros saberes ni con la diversidad de perspectivas que enriquecen el proceso educativo. ¿Qué ocurre si el algoritmo define qué es relevante para un estudiante sin considerar dimensiones que escapan a los datos cuantificables? ¿Puede una IA comprender las sutilezas de un cambio de actitud, una mirada de frustración o el entusiasmo que surge cuando un tema despierta un interés inesperado?

Matthew Esterman, en el mencionado artículo Los robots ya están aquí, ¿y ahora qué?, coincide en señalar que la IA no es neutral. Los algoritmos que determinan qué contenidos se presentan a cada estudiante están diseñados a partir de decisiones humanas: qué datos se consideran relevantes, qué patrones se priorizan, qué objetivos se persiguen. Esto implica que los sesgos presentes en la sociedad -de género, de clase, culturales- pueden reproducirse e incluso amplificarse si no se supervisan críticamente. Esterman plantea una cuestión inquietante: ¿estamos delegando en sistemas automatizados decisiones pedagógicas que deberían seguir siendo responsabilidad de los educadores?

Además, la personalización basada en IA se enfrenta a un dilema ético central: la gestión de los datos. Para ofrecer recomendaciones ajustadas, estos sistemas recopilan y analizan grandes volúmenes de información sobre el comportamiento de los estudiantes, sus resultados académicos, sus interacciones en plataformas digitales. Maher subraya la necesidad de cuestionar quién controla esos datos, cómo se protegen y con qué fines se utilizan. ¿Estamos dispuestos a aceptar que el rendimiento escolar de un niño quede registrado en bases de datos que podrían ser explotadas con fines comerciales o para la elaboración de perfiles predictivos?

El entusiasmo por las posibilidades de la IA para personalizar el aprendizaje convive, por lo tanto, con la necesidad de reflexionar sobre sus límites. Esterman propone que los docentes asuman un rol activo en este proceso, no solo como usuarios de tecnologías, sino como mediadores críticos que cuestionan sus implicancias pedagógicas y éticas. ¿Qué significa realmente personalizar el aprendizaje? ¿Se trata de adaptar los contenidos a las preferencias individuales o de garantizar que todos los estudiantes tengan acceso a experiencias que amplíen sus horizontes? ¿La IA está ayudando a los estudiantes a aprender de manera más profunda o simplemente a recorrer caminos prediseñados de forma más eficiente?

Decisiones humanas en entornos automatizados

La integración de la IA en las escuelas no solo plantea desafíos tecnológicos, sino que obliga a repensar cómo se lideran los procesos educativos en contextos cada vez más mediados por algoritmos. En La IA en las escuelas: una perspectiva desde el liderazgo (AI in Schools: A Leadership Perspective), Allison Stott expone que el papel de los líderes escolares no debería centrarse en decidir qué herramientas digitales incorporar, sino en definir cómo estas tecnologías transforman la forma en que se enseña, se aprende y se toman decisiones. La IA no es solo una cuestión de infraestructura o recursos, sino un factor que atraviesa la gestión pedagógica, la cultura institucional y la manera en que se construyen las relaciones dentro de la comunidad educativa.

Según Allison Stott, liderar en un contexto atravesado por la IA significa no adoptar tecnologías de manera acrítica, impulsadas por modas pasajeras o presiones del mercado. El verdadero desafío está en construir una visión educativa que integre estas herramientas de forma coherente con principios pedagógicos y éticos. Stott advierte que, en muchos casos, las instituciones se enfocan en la compra de software o la incorporación de dispositivos, dejando de lado una reflexión profunda sobre cómo la IA impacta en la cultura escolar, las relaciones de poder y la igualdad de oportunidades en el acceso al conocimiento.

En este punto, su análisis dialoga con las reflexiones de Keith Heggart en ¿Los robots vienen por nuestros trabajos?, donde se cuestiona la idea de que la IA pueda ser una solución universal para los problemas educativos. Heggart sugiere que la fascinación por la eficiencia puede llevar a una delegación excesiva de tareas en sistemas automatizados, sin considerar que la educación es un proceso complejo que no puede reducirse a métricas de rendimiento o a algoritmos de predicción. Ambos autores coinciden en que el liderazgo escolar debe resistir la tentación de ceder el control a las tecnologías y mantener el foco en el sentido pedagógico de las decisiones.

Stott pone especial énfasis en la necesidad de establecer marcos normativos claros sobre el uso de la IA en las escuelas. Esto implica definir políticas de protección de datos, criterios para la selección de herramientas digitales y protocolos de evaluación de su impacto. ¿Cómo se garantiza que la información recopilada por los sistemas de IA no vulnere la privacidad de estudiantes y docentes? ¿Qué mecanismos de supervisión se establecen para detectar sesgos en los algoritmos? ¿Quién es responsable de las decisiones automatizadas que afectan el recorrido académico de un estudiante?

La autora también destaca el papel del liderazgo en la formación continua del personal docente. La integración de la IA en la educación no puede recaer únicamente en la voluntad individual de los profesores. Se requiere una estrategia institucional que promueva espacios de capacitación, reflexión crítica y acompañamiento en la implementación de nuevas prácticas. Ambos autores coinciden en que el desarrollo profesional debe ir más allá del aprendizaje técnico sobre el funcionamiento de las herramientas digitales. Se trata de formar a los docentes como agentes críticos capaces de cuestionar el impacto de la IA en la enseñanza, el aprendizaje y la convivencia escolar.

Un aspecto central que atraviesa ambos enfoques es la preocupación por la equidad. Stott advierte que la brecha digital no se limita al acceso a dispositivos o a la conectividad. También se manifiesta en la capacidad de las instituciones para integrar de manera significativa la tecnología en sus proyectos educativos. ¿Cómo evitar que la IA profundice las desigualdades entre escuelas con distintos niveles de recursos? ¿De qué manera se pueden garantizar oportunidades de aprendizaje de calidad para todos los estudiantes, independientemente de su contexto socioeconómico?

El liderazgo educativo en la era de la IA, según Stott y Heggart, no se define por la cantidad de dispositivos en las aulas ni por la sofisticación de los programas utilizados, sino por la capacidad de tomar decisiones informadas, éticas y centradas en las personas.

Más allá del entusiasmo tecnológico, el desafío es pedagógico

Si hay un punto en común entre las reflexiones de Keith Heggart, Matthew Esterman, Damian Maher y Allison Stott en el dossier de TLN Journal es que el verdadero desafío no es tecnológico, sino pedagógico. La pregunta no es qué puede hacer la IA en las aulas, sino qué sentido tiene su uso en el proceso de enseñanza y aprendizaje. Las herramientas existen, su potencial es innegable, pero la clave está en definir cómo y para qué se integran en la práctica educativa.

¿Qué se hace con el tiempo liberado por la IA: se invierte en fortalecer la relación pedagógica, en personalizar la enseñanza o en generar espacios para el pensamiento crítico? ¿La IA promueve habilidades que preparan a los jóvenes para enfrentar los desafíos del mundo actual o simplemente los hace más dependientes de respuestas automatizadas? ¿Qué ocurre si cada estudiante transita un camino de aprendizaje aislado, sin oportunidades para el debate, el intercambio de ideas o la construcción colectiva del conocimiento? ¿Qué tipo de ciudadanía queremos formar? ¿Cómo se garantiza que el acceso a estas herramientas no profundice desigualdades preexistentes?

El desafío es mayor: se trata de recuperar el debate sobre el sentido de la educación en un contexto donde el acceso a la información es inmediato, pero la capacidad de interpretarla, cuestionarla y transformarla sigue siendo una tarea profundamente humana