[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] Cuando escribir ya no basta: competencia, autenticidad y el nuevo estudiante
Hay algo que como docente he comenzado a observar con más claridad en los últimos años: nuestros estudiantes no solo están aprendiendo en un contexto distinto, sino que están desarrollando una relación diferente con el conocimiento.
Durante mucho tiempo, estudiar implicaba conservar información. No porque todo tuviera que memorizarse de manera mecánica, sino porque había conocimientos que uno entendía que debía tener disponibles. Capitales, fechas, nombres, regiones, acontecimientos, conceptos, autores, referencias culturales. Esa información servía como ancla para comprender otras cosas.
Hoy esa lógica ha cambiado.
El estudiante vive rodeado de dispositivos que le permiten acceder a una respuesta casi de inmediato. Incluso un teléfono de baja gama puede resolver en segundos una duda que antes obligaba a consultar un libro, una enciclopedia, un diccionario o a preguntarle a alguien que supiera más. La inteligencia artificial ha llevado ese fenómeno todavía más lejos: ya no solo localiza información, sino que la resume, la organiza, la explica y hasta puede producir un texto completo.
Y ahí aparece un nuevo problema educativo.
No se trata de que los jóvenes actuales sean menos inteligentes ni menos capaces. El problema es que cada vez tienen menos incentivos para conservar ciertos saberes y para realizar por sí mismos algunas operaciones cognitivas. Si una herramienta puede hacerlo de inmediato, aparece una pregunta implícita: ¿para qué memorizar?, ¿para qué esforzarme?, ¿para qué organizar una idea si una aplicación puede hacerlo por mí?
La respuesta, sin embargo, comienza a aparecer precisamente cuando uno evalúa competencias reales.
Hace poco, durante un ejercicio de producción escrita sobre el uso de conectores, una estudiante que había estado bastante estancada logró de repente producir varios párrafos con una soltura que no coincidía con lo que venía mostrando. Cuando le pregunté sobre lo que había escrito, su respuesta fue vaga. Más adelante observé que la conclusión repetía casi literalmente la idea central del texto: la bachata como parte de nuestra identidad nacional. No había un cierre verdadero, sino una reiteración.
Le pedí entonces algo muy sencillo: que terminara bien ese párrafo delante de mí.
No pudo hacerlo.
Ese momento fue revelador, porque demostró algo que probablemente será cada vez más importante en la educación: producir un texto no es lo mismo que poseerlo. Un estudiante puede entregar cuatro párrafos perfectamente organizados y, aun así, no tener ningún dominio real sobre ellos.
La competencia escrita no consiste solamente en que aparezcan palabras bien ordenadas en una hoja. Implica comprender lo que se dice, decidir por qué se dice, establecer relaciones entre las ideas, reconocer qué falta y ser capaz de modificar el texto cuando sea necesario.
Por eso la inteligencia artificial obliga a replantear también nuestra manera de evaluar.
Cada vez tendrá menos sentido valorar exclusivamente el producto final. Habrá que observar también si el estudiante puede explicar lo que escribió, modificar una idea, defender una decisión lingüística, continuar un párrafo, sustituir un conector o reformular una conclusión.
Es decir, habrá que evaluar no solamente el texto, sino el dominio que el estudiante demuestra sobre ese texto.
En ese mismo ejercicio ocurrió algo completamente diferente con otra estudiante. Entre varias opciones de producción —expositiva, argumentativa y narrativa— decidió utilizar el texto narrativo. Era una elección más exigente porque narrar implica desarrollar acciones, secuencias, detalles y contextos. Le expliqué que sus párrafos tendrían que ser más amplios y detallados. Ella aceptó la observación y trabajó sobre su propia producción.
El resultado fue mucho más interesante, no necesariamente porque fuera perfecto, sino porque era suyo. Había decisiones, había intención y había comprensión.
Ese contraste me hizo pensar nuevamente en lo que realmente deberíamos valorar.
Tal vez uno de los grandes desafíos de la escuela actual sea enseñarles a nuestros estudiantes que utilizar herramientas no significa renunciar al pensamiento. La inteligencia artificial puede ayudar a organizar una idea, ofrecer alternativas, señalar errores o ampliar información, pero no debería sustituir completamente el proceso de apropiación.
Porque un estudiante que posee conocimientos previos utiliza mejor cualquier herramienta. Sabe qué preguntar, reconoce errores, compara respuestas y puede detectar cuando algo no tiene sentido. Un estudiante sin esa base puede recibir una respuesta muy elaborada y aceptarla sin ningún criterio.
Ese es quizás uno de los grandes cambios del paradigma educativo actual.
Durante mucho tiempo se creyó que, como toda la información estaba disponible en Internet, ya no era necesario conservar tantos conocimientos. Hoy comenzamos a descubrir que ocurre casi lo contrario: mientras más poderosa es la herramienta, más importante resulta tener una estructura mental que permita evaluarla.
La cultura general, los conocimientos previos y la capacidad de expresión dejan entonces de ser simples acumulaciones de datos. Se convierten en formas de autonomía intelectual.
La inteligencia artificial no elimina la necesidad de saber. La transforma.
Ya no basta con preguntar si un estudiante puede producir un texto. Ahora tendremos que preguntarnos si puede comprenderlo, explicarlo, defenderlo, corregirlo y hacerlo suyo.
Ese será probablemente uno de los grandes retos de la educación en los próximos años: enseñar a una generación que tiene acceso inmediato a casi todo el conocimiento disponible, pero que todavía necesita aprender a convertir parte de ese conocimiento en pensamiento propio.