Cuando el problema está en el entorno de aprendizaje
Un estudiante puede comprender un concepto y, aun así, no conseguir explicarlo por escrito. Puede perderse ante una instrucción con demasiados pasos, interpretar de forma literal una pregunta abstracta o quedarse bloqueado frente a una página en blanco. Para algunos alumnos con autismo, TDAH, dislexia, disgrafía o discalculia, buena parte de las dificultades escolares aparece en ese espacio que separa lo que saben de la manera en que se les pide aprender, participar o demostrarlo.
Un nuevo informe de la OCDE, AI to Support Neurodivergent Learners in Vocational Education and Training, analiza cómo la inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas pueden apoyar a estudiantes neurodivergentes. Aunque el estudio se centra en la formación profesional, muchas de las barreras que identifica y varias de las soluciones que describe son también reconocibles en la educación primaria y secundaria. El documento se apoya en más de 50 entrevistas con docentes, investigadores, desarrolladores, empleadores y especialistas en discapacidad y neurodiversidad. Lo vemos a continuación.
Adaptar los materiales sin cambiar lo que se aprende
Una de las aplicaciones más inmediatas de la inteligencia artificial consiste en adaptar la forma en que se presenta un contenido, sin modificar aquello que el estudiante debe aprender. En la práctica, supone reformular una explicación, simplificar una instrucción, ofrecer un ejemplo adicional o generar distintas versiones de una misma actividad para ajustarlas a diferentes perfiles de aprendizaje. El informe señala que este tipo de tareas ocupa una parte importante del tiempo de preparación de muchos docentes y que la IA puede acelerar ese trabajo inicial.
Uno de los ejemplos recogidos por la OCDE procede de un centro de secundaria de Chipre. Su directora, Eleni Damianidou, explica que el profesorado utiliza inteligencia artificial para reformular preguntas dirigidas a estudiantes con trastorno del espectro autista, sustituyendo expresiones demasiado generales o abstractas por otras más concretas y cercanas a situaciones reales. La herramienta genera una primera propuesta, pero son los docentes quienes revisan y validan el resultado antes de utilizarlo en el aula.
El informe también recoge experiencias de profesores que emplean herramientas de IA generativa para preparar varias versiones de una misma hoja de ejercicios o adaptar materiales a distintos niveles de comprensión. El objetivo no es elaborar actividades diferentes para cada alumno, sino eliminar obstáculos que pueden dificultar el acceso al mismo contenido. Una explicación más directa, unas instrucciones divididas en pasos o un ejemplo resuelto pueden facilitar que un estudiante centre su esfuerzo en el concepto que se pretende enseñar y no en descifrar la forma en que está planteada la tarea.
La adaptación de materiales constituye, probablemente, el uso más accesible de la inteligencia artificial en el ámbito educativo. También es el que mejor refleja una de las ideas que atraviesa todo el informe: la tecnología resulta más útil cuando responde a una necesidad concreta de aprendizaje, y no cuando intenta sustituir el criterio pedagógico del docente.
Leer un texto no siempre significa acceder a su contenido
En una clase, dos estudiantes pueden recibir el mismo documento y enfrentarse a tareas muy distintas. Para uno, el principal esfuerzo consiste en comprender las ideas; para otro, en descifrar las palabras, mantener la atención o interpretar expresiones figuradas antes incluso de empezar a aprender. Por eso, una parte importante de las herramientas analizadas por la OCDE no pretende cambiar el contenido, sino la forma en que este llega al alumno.
Las aplicaciones de lectura en voz alta son uno de los ejemplos más consolidados. Herramientas como Microsoft Immersive Reader o Read&Write permiten escuchar un texto mientras se sigue visualmente la lectura, modificar el espaciado entre palabras, resaltar fragmentos o adaptar el contraste de la pantalla. Muchas de estas funciones existen desde hace años, pero los avances en modelos de lenguaje y computación en la nube han mejorado notablemente la naturalidad de la voz, la precisión del reconocimiento del habla y la calidad de las transcripciones automáticas.
El informe también describe cómo algunos estudiantes utilizan asistentes conversacionales para interactuar con los materiales de estudio. En lugar de limitarse a leer un texto, pueden pedir a un chatbot que explique una metáfora, aclare una referencia cultural o reformule un párrafo con un lenguaje más sencillo. Otros generan preguntas tipo test a partir de un capítulo para comprobar si lo han comprendido o convierten apuntes en un formato de audio que pueden escuchar mientras repasan.
La OCDE insiste, sin embargo, en que estas herramientas no sustituyen la comprensión lectora. Su función es reducir barreras que dificultan el acceso al contenido cuando la competencia que se quiere desarrollar o evaluar es otra. Un estudiante puede necesitar apoyo para descodificar un texto y, al mismo tiempo, ser perfectamente capaz de analizar un fenómeno histórico o resolver un problema científico. La utilidad de la tecnología depende, por tanto, de distinguir entre el obstáculo y el objetivo de aprendizaje.
Cuando el reto no es entender, sino organizarse
Saber qué hay que hacer no siempre basta para hacerlo. Recordar los pasos de una tarea, planificar el tiempo, priorizar actividades o mantener la atención hasta terminarlas son procesos conocidos como funciones ejecutivas. Para muchos estudiantes neurodivergentes, especialmente aquellos con TDAH o autismo, estas habilidades pueden representar un desafío cotidiano que afecta tanto al aprendizaje como a la participación en la vida escolar.
El informe identifica este ámbito como uno de los que ofrece más posibilidades para la inteligencia artificial. A diferencia de otras tecnologías educativas centradas en los contenidos, aquí el objetivo consiste en ayudar al estudiante a organizar su trabajo. La IA puede dividir una actividad compleja en pasos más pequeños, generar listas de tareas, establecer recordatorios, proponer calendarios de estudio o adaptar la planificación cuando cambian las circunstancias.
Entre los casos recogidos por la OCDE figura PASTA AI, una herramienta desarrollada por Hull College, en el Reino Unido. El sistema analiza la información disponible sobre cada estudiante y genera recomendaciones para el profesorado sobre la mejor manera de presentar una actividad, además de ofrecer apoyos personalizados para la planificación y el seguimiento de las tareas. El propósito no es tomar decisiones por el docente, sino facilitar que las adaptaciones lleguen de forma más rápida y coherente a quienes las necesitan.
El informe también describe asistentes conversacionales capaces de responder preguntas sobre horarios, plazos o actividades pendientes. Aunque muchas de estas aplicaciones se desarrollaron inicialmente para estudiantes de formación profesional, sus funciones son fácilmente trasladables a cualquier centro educativo. Resolver una duda inmediata sobre qué hacer a continuación o recordar el siguiente paso de una tarea puede evitar que un alumno pierda el hilo de la actividad y necesite empezar de nuevo.
Más que enseñar contenidos, estas herramientas ayudan a gestionar el proceso de aprender. Y, para algunos estudiantes, esa diferencia puede ser tan importante como la explicación de la propia materia.
En lugar de preguntarse qué puede hacer un estudiante para adaptarse a un sistema educativo diseñado para un perfil único, el informe invita a explorar cómo el entorno de aprendizaje puede adaptarse mejor a la diversidad de quienes aprenden.
Practicar antes de enfrentarse al mundo real
Hay aprendizajes que no caben en un libro de texto. Mantener una conversación, interpretar el lenguaje no verbal, desenvolverse en una entrevista o pedir ayuda cuando surge un problema son habilidades que también se aprenden, pero cuya práctica puede resultar especialmente compleja para algunos estudiantes neurodivergentes.
El informe de la OCDE recoge varias experiencias en las que la inteligencia artificial crea entornos seguros para ensayar este tipo de situaciones. Frente a la presión que puede generar una interacción real, estos sistemas permiten repetir una conversación tantas veces como sea necesario, equivocarse sin consecuencias y recibir retroalimentación inmediata.
Uno de los ejemplos es QTrobot, un robot humanoide utilizado en distintos programas educativos para trabajar habilidades comunicativas con niños y jóvenes con trastorno del espectro autista. A través de conversaciones guiadas, expresiones faciales y ejercicios progresivos, el robot ayuda a practicar el reconocimiento de emociones, los turnos de palabra o el contacto visual. La interacción mantiene siempre la supervisión de un profesional, que decide los objetivos y adapta las actividades a cada estudiante.
El informe también menciona otros asistentes conversacionales capaces de simular entrevistas de trabajo, reuniones o conversaciones cotidianas. Aunque muchos de estos desarrollos nacieron para facilitar la transición al empleo, la lógica es igualmente aplicable a la educación obligatoria. Ensayar cómo pedir una aclaración en clase, cómo iniciar una conversación con un compañero o cómo responder en una exposición oral puede contribuir a reducir la ansiedad que generan estas situaciones para algunos alumnos.
La OCDE insiste, no obstante, en que estas herramientas no pretenden sustituir las relaciones humanas. Su función es ofrecer un espacio de práctica previo que permita ganar confianza antes de trasladar esas habilidades a contextos reales, donde el acompañamiento del profesorado, las familias y los compañeros sigue siendo insustituible.
Aprender en un entorno donde equivocarse no tiene consecuencias
Algunas habilidades requieren algo más que una explicación. Conducir una máquina, desenvolverse en un taller, seguir un protocolo de seguridad o realizar una práctica de laboratorio exigen actuar en un entorno real. Sin embargo, ese primer contacto puede resultar especialmente exigente para estudiantes que experimentan sobrecarga sensorial, ansiedad o dificultades para procesar múltiples estímulos al mismo tiempo.
Por eso, el informe dedica un apartado a las tecnologías inmersivas, como la realidad virtual y la realidad aumentada, combinadas en algunos casos con sistemas de inteligencia artificial. Su principal ventaja consiste en permitir que los estudiantes practiquen una tarea tantas veces como sea necesario antes de enfrentarse a una situación real. El escenario permanece bajo control, los errores no tienen consecuencias y el nivel de dificultad puede ajustarse de forma progresiva.
Entre las experiencias analizadas figura un programa desarrollado en Finlandia para estudiantes con necesidades educativas especiales que utiliza simulaciones inmersivas para ensayar tareas profesionales en un entorno seguro. El informe también recoge el caso de SANDI, un simulador de conducción diseñado para ayudar a personas con autismo a practicar habilidades relacionadas con la conducción antes de pasar a un vehículo real. Ambos ejemplos pertenecen al ámbito de la formación profesional, pero ilustran una idea aplicable a cualquier etapa educativa: la posibilidad de aprender haciendo, sin que el miedo a equivocarse se convierta en un obstáculo para seguir aprendiendo.
Aunque este tipo de tecnologías todavía tiene una implantación limitada debido a su coste y a los recursos que requiere, la OCDE considera que representa una de las líneas de desarrollo con mayor potencial. No porque sustituya la experiencia real, sino porque permite que muchos estudiantes lleguen a ella con mayor preparación y confianza.
Lo que la inteligencia artificial todavía no puede resolver
A lo largo de todo el informe, la OCDE evita presentar la inteligencia artificial como una solución universal. De hecho, una parte importante de la publicación está dedicada precisamente a explicar por qué estas herramientas deben utilizarse con cautela. La tecnología puede facilitar determinadas tareas, pero también introducir nuevos riesgos si se emplea sin supervisión, sin criterios pedagógicos claros o sin garantías suficientes para proteger a los estudiantes.
Uno de los principales desafíos tiene que ver con la privacidad. Muchas aplicaciones procesan información especialmente sensible relacionada con el aprendizaje, las dificultades o las necesidades de apoyo de los estudiantes. El informe advierte de que estos datos requieren un nivel de protección reforzado y que los centros educativos deben conocer con claridad qué información recopilan las herramientas, cómo se almacena y quién puede acceder a ella.
La OCDE también alerta sobre el riesgo de depender en exceso de sistemas automatizados. Una recomendación generada por inteligencia artificial puede ser útil para preparar una actividad o adaptar un material, pero no debe sustituir el juicio profesional del docente ni convertirse en la única base para tomar decisiones educativas. Los modelos pueden cometer errores, interpretar de forma incorrecta las necesidades de un estudiante o reproducir sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados.
A ello se suma un problema más práctico: la desigualdad en el acceso. No todos los centros cuentan con la misma infraestructura tecnológica, ni todo el profesorado dispone del tiempo o la formación necesaria para incorporar estas herramientas de manera eficaz. El informe insiste en que la utilidad de la inteligencia artificial depende menos de la sofisticación de la tecnología que de la capacidad del sistema educativo para integrarla con sentido pedagógico. Sin esa preparación, incluso las aplicaciones más avanzadas corren el riesgo de convertirse en recursos infrautilizados o de ampliar diferencias ya existentes entre escuelas.
Una herramienta más, no un sustituto del profesor
La principal conclusión del informe es deliberadamente prudente. La inteligencia artificial puede facilitar el acceso a los contenidos, ayudar a organizar el aprendizaje, adaptar materiales o crear nuevas oportunidades de práctica para estudiantes neurodivergentes. Sin embargo, ninguna de esas funciones elimina por sí misma las barreras que encuentran estos alumnos ni sustituye el trabajo del profesorado.
El documento sí propone, sin embargo, un cambio de enfoque bien interesante: en lugar de preguntarse qué puede hacer un estudiante para adaptarse a un sistema educativo diseñado para un perfil único, invita a explorar cómo el entorno de aprendizaje puede adaptarse mejor a la diversidad de quienes aprenden. En ese contexto, la inteligencia artificial aparece como una herramienta útil, pero solo cuando responde a una necesidad concreta, está guiada por criterios pedagógicos y permanece al servicio de las decisiones humanas. Es ahí, y no en la tecnología por sí sola, donde la OCDE sitúa su verdadero potencial.
