IA en la escuela: como pasar de la “clandestinidad” a un proyecto educativo común

Un alumno consulta a un asistente de inteligencia artificial porque lleva media hora atascado en un problema. Quizá necesita una explicación distinta. Quizá busca una respuesta que pueda copiar y entregar. Desde fuera, ambos gestos se parecen: alguien escribe una pregunta y espera frente a una pantalla. Para la educación, la diferencia entre ellos es enorme.

Algo semejante ocurre al otro lado de la mesa. Un profesor puede recurrir a la IA para adaptar una lectura a las dificultades de un estudiante o preparar ejercicios. Saber que la utiliza cuenta poco sobre la calidad de su enseñanza. Haría falta conocer qué le pide, cómo revisa lo que recibe y qué sucede después en clase.

El informe Salir de la clandestinidad: poner la IA al servicio de una nueva ambición para el sistema educativo, elaborado por el Consejo de la Inteligencia Artificial y lo Digital de Francia, nos invita a mirar dentro de esas prácticas. Su título alude a una contradicción: mientras alumnos y docentes incorporan estas herramientas a su trabajo cotidiano, buena parte de sus usos permanecen ocultos, casi proscritos, con poco acompañamiento y pocas ocasiones para compartir dudas o experiencias.

La elección de la palabra “clandestinidad” sitúa el comienzo de la discusión en ese desconocimiento. ¿Cómo orientar una práctica de la que apenas se habla? ¿Cómo saber cuándo ayuda y cuándo permite eludir precisamente el trabajo que hacía falta para aprender?

Centrado en educación primaria y secundaria, el documento reúne investigaciones y testimonios para proponer una incorporación de la IA dirigida por criterios educativos. Su idea central consiste en combinar el aprendizaje con estas herramientas y tiempos de trabajo sin ellas. A partir de ahí, formula once recomendaciones que abarcan desde la formación del profesorado hasta la calidad de las aplicaciones y la protección del alumnado. Todas remiten a una tarea que la escuela conoce bien: decidir qué ayuda necesita un estudiante y qué debe aprender a hacer por sí mismo.

Una ayuda distinta para quien enseña y para quien aprende

Preparar una clase y aprender lo que se explica en ella son trabajos diferentes. Un profesor que encarga a la IA un primer borrador de ejercicios puede valorar si las preguntas tienen sentido, corregirlas y adaptarlas a sus alumnos. Cuenta con conocimientos para juzgar la respuesta. Sin embargo, el estudiante que está aprendiendo esa materia se encuentra en una posición muy diferente: puede recibir una explicación convincente y carecer todavía de los recursos para reconocer un error.

Esta diferencia ayuda a entender una de las distinciones más importantes del informe. Sus autores encuentran un balance más favorable en las aplicaciones que apoyan al docente. La investigación que revisan recoge posibilidades para ahorrar tiempo de preparación, elaborar materiales y enriquecer las actividades. Ese tiempo ganado puede dedicarse a revisar una explicación o atender a un alumno. Su aprovechamiento depende de cómo se incorpore la herramienta al trabajo del profesor.

Sin embargo, cuando la IA conversa directamente con los estudiantes, el balance exige más cautela. Bajo una misma apariencia (un diálogo de preguntas y respuestas) caben experiencias educativas muy distintas. Una aplicación puede ofrecer pistas para que el alumno avance; otra puede proporcionarle de inmediato la solución completa. Incluso una explicación correcta puede llegar demasiado pronto, antes de que haya tenido ocasión de formular una hipótesis o entender por qué su intento fallaba.

El informe llama la atención sobre el riesgo de un aprendizaje superficial: completar ejercicios con ayuda y encontrar después dificultades para resolverlos de manera autónoma. El resultado de la tarea y el conocimiento adquirido pueden separarse. Por eso, comprobar que una herramienta mejora las respuestas mientras está disponible deja pendiente una pregunta esencial: ¿qué sabe hacer el estudiante cuando ya no tiene esa ayuda?

A ello se suma la tendencia de los asistentes a complacer a quien les pregunta. En los ejemplos que nos ocupan, dar la razón es mucho menos útil que señalar una contradicción o pedir una explicación más profunda. De ahí el interés del documento por las aplicaciones que denomina “socráticas”: herramientas diseñadas para orientar mediante preguntas y mantener al alumno implicado en el razonamiento. Sus autores advierten que su eficacia depende también de cómo se integren en la propuesta del profesor.

La distinción tiene consecuencias para la investigación. Importa conocer qué aplicación se utiliza, con qué alumnos y para aprender qué. También cuánto dura el aprendizaje adquirido a través de este método y si los conocimientos pueden emplearse después en una situación diferente. Son esas preguntas las que nos permiten pasar de la impresión de que una herramienta funciona a una valoración de lo que aporta a la enseñanza.

La educación dual: cuándo aprender con IA y cuándo hacerlo sin ella

Ante el balance de posibilidades y riesgos enumerado en el epígrafe anterior, el informe propone organizar la enseñanza combinando tiempos con IA y tiempos sin ella. Lo denomina “educación dual”. El criterio para elegir sería el aprendizaje que se busca en cada actividad.

Pensemos, por ejemplo, en una lección para desarrollar habilidades de escritura. Si los alumnos están aprendiendo a construir un argumento, necesitan buscar razones, ordenarlas y encontrar las palabras para expresarlas. Encargar ese trabajo a un asistente les impediría practicar precisamente la capacidad que se quiere desarrollar. Sin embargo, comparar su propio texto con una versión generada por IA podría ayudarles a discutir qué argumento está mejor sostenido o qué afirmaciones requieren pruebas. La herramienta tendría una función distinta en cada caso.

Para que esa comparación resulte provechosa, el estudiante necesita conocimientos propios. Reconocer una explicación insuficiente exige saber algo sobre el asunto; detectar una contradicción requiere seguir el razonamiento. Esa es la razón por la que el informe propone proteger momentos de aprendizaje sin IA: permiten construir y consolidar los recursos intelectuales con los que después se utilizarán estas herramientas.

La alternancia debe formar parte de la planificación del profesor. A él le corresponde decidir en qué momento una ayuda permite avanzar y cuándo conviene que el alumno siga intentándolo por su cuenta. Llevar este principio al aula exige formación, criterios de evaluación y aplicaciones adecuadas. Y en esa dirección caminan las 11 recomendaciones que elaboran los autores del informe y que desarrollamos a continuación.

Once recomendaciones para dar el siguiente paso

Sacar la IA de la clandestinidad exige que la escuela pueda hablar de lo que ocurre con ella. El alumno del comienzo, atascado ante un problema, necesita saber qué ayuda puede pedir y cómo utilizarla. Su profesor necesita conocer esas prácticas para orientarlas. Las once recomendaciones del informe intentan construir las condiciones para ese encuentro.

Formar a los profesores para trabajar con IA

Saber pedir una respuesta a un asistente es un comienzo. Incorporarla a una clase exige valorar su contenido y decidir qué pueden aprender los alumnos con ella. El informe propone un programa amplio de formación docente que permita comprender el funcionamiento de la IA, reconocer sus límites y utilizarla con criterio pedagógico.

Educar sobre IA desde primaria

Antes de utilizar un asistente, un niño puede empezar a comprender cómo funciona y por qué sus respuestas pueden contener errores. Los autores proponen introducir esa educación desde primaria, también mediante actividades sin pantallas. Aprender sobre la tecnología proporciona una base para juzgar sus resultados cuando llegue el momento de utilizarla.

Revisar las actividades y la evaluación

Un trabajo terminado cuenta una parte de la historia. Cuando interviene la IA, conviene conocer también cómo se ha elaborado y qué comprende quien lo entrega. El documento propone adaptar las prácticas pedagógicas y la evaluación al aprendizaje con IA y sin ella. Recoge, por ejemplo, experiencias de comprobación oral de trabajos preparados en casa.

Investigar los riesgos cognitivos y de salud mental

¿Qué sucede cuando un alumno se acostumbra a pedir ayuda antes de intentar resolver una dificultad? ¿Cómo influye la relación con un asistente en su desarrollo? El informe pide estudiar mejor estos riesgos y acompañar a las familias y las escuelas. Las decisiones educativas necesitan apoyarse en un conocimiento que todavía se está construyendo.

Acordar criterios de edad

Los autores proponen una conferencia de consenso para determinar qué exposición a estas herramientas resulta aceptable en cada etapa. La recomendación reconoce que la edad, el desarrollo del alumno y las condiciones de uso requieren una discusión específica.

Construir unas reglas compartidas

Un estudiante necesita saber en qué actividades puede recurrir a la IA y qué se espera de su trabajo personal. El informe recomienda elaborar una carta de uso en la escuela que proporcione un marco común. Esos acuerdos permitirían abordar abiertamente prácticas que hoy pueden quedar escondidas.

Favorecer herramientas que enseñen mediante preguntas

Ante un error, una aplicación puede entregar la solución o invitar al alumno a revisar el paso anterior. El informe se interesa por esta segunda posibilidad: las herramientas «socráticas», diseñadas para sostener el razonamiento mediante preguntas. Propone una certificación nacional que ayude a reconocer su calidad pedagógica y ética.

Comprobar qué aportan las aplicaciones

Que una herramienta resulte atractiva dice poco sobre lo aprendido con ella. Los autores reclaman evaluar sistemáticamente las soluciones a las que se expone al alumnado. Esa evaluación debe ayudar a conocer sus beneficios y las condiciones en las que se producen.

Facilitar una selección de herramientas fiables

Cada profesor difícilmente puede investigar por su cuenta todas las aplicaciones disponibles. El documento propone un catálogo nacional de soluciones francesas y europeas, al que pueda acudir según sus necesidades. La medida busca facilitar la elección y reforzar la autonomía tecnológica del sistema educativo.

Apoyar la experimentación y compartir lo aprendido

Una actividad probada en clase permite descubrir dificultades que apenas se perciben en una demostración. El informe recomienda dar espacio a la experimentación docente y favorecer el intercambio entre compañeros. Compartir resultados, dudas y ajustes puede convertir una experiencia individual en conocimiento útil para otros profesores.

 Asegurar una financiación estable

Incorporar una herramienta implica dedicar tiempo a conocerla y preparar actividades. Mantenerla requiere recursos. La última recomendación pide aclarar las responsabilidades de financiación y evitar bloqueos institucionales, para que las escuelas puedan dar continuidad al trabajo que han iniciado.

Salir de la clandestinidad como decisión de política pública

La IA ya está participando en la educación de los alumnos. Cada vez que explica un problema, corrige un texto o les ofrece una respuesta, interviene en lo que hacen para aprender. El informe considera urgente que la escuela asuma la dirección de ese cambio. Mientras sus usos permanezcan ocultos, una parte de esa educación seguirá dependiendo de las decisiones de las empresas que diseñan las herramientas y de los recursos de cada familia.

Salir de la clandestinidad exige, por tanto, una decisión pública: formar a los profesores, comprobar qué aportan las aplicaciones y financiar las que merezcan un lugar en la enseñanza. También exige preservar el tiempo en que un alumno aprende a desenvolverse sin ellas. La escuela tiene que poder decidir qué ayuda ofrece la IA y qué trabajo intelectual debe seguir en manos de quien aprende. Esa responsabilidad ya está sobre la mesa.