Dilemas Éticos Y Pedagógicos Del Uso De La Inteligencia Artificial Generativa En El Aula

El ingreso de la inteligencia artificial (IA) generativa al campo educativo era, hasta hace algunos años, una perspectiva distante. Pero el futuro está aquí: en la actualidad, la IA generativa ya transforma prácticas pedagógicas, roles docentes y formas de evaluar. Herramientas como ChatGPT, Gemini o Copilot están reconfigurando la relación entre los docentes, los estudiantes y el conocimiento. No obstante, la promesa de facilitar la personalización del aprendizaje, automatizar procesos repetitivos y fomentar la creatividad no está exenta de riesgos, sobre todo si se la evalúa desde una perspectiva ética. En tal sentido, una pregunta clave en el plano pedagógico es: ¿estamos educando para pensar críticamente la tecnología o solo para usarla?

Organismos como la UNESCO (2023) advierten sobre la necesidad de contar con marcos éticos que regulen el uso de la IA en la educación a partir del principio de “primero, no hacer daño”. La preocupación principal no es la herramienta en sí misma, la cual ofrece múltiples ventajas en su operatividad, sino el modo en que se naturaliza su uso sin un debate sobre, por ejemplo, los sesgos algorítmicos, el acceso desigual y la privacidad. A este último respecto, autores como Selwyn (2023) denuncian que muchas de estas plataformas recopilan datos masivos de usuarios —incluso de aquellos que pertenecen al ámbito educativo— sin que exista una comprensión real sobre el riesgo de vigilancia y comercialización.

En todo caso, los beneficios son innegables. Estudios recientes dan cuenta de que el uso responsable de IA puede mejorar significativamente el aprendizaje autónomo. De acuerdo con Wang et al. (2024), los estudiantes que utilizan sistemas de tutoría inteligentes basados en IA pueden mostrar un incremento de cerca del 23 % en la retención de contenidos en comparación con metodologías tradicionales. Gracias a su capacidad para adaptarse en tiempo real al ritmo y estilo de cada aprendiz, los sistemas basados en IA favorecen procesos de enseñanza diferenciados, un campo que atestigua una deuda histórica de la educación contemporánea.

El dilema radica, entonces, en cómo y para qué se implementa la IA. Si su introducción se limita a funciones instrumentales sin cuestionar su impacto epistémico, la escuela corre el riesgo de delegar el pensamiento en sistemas opacos y que demuestran limitaciones estructurales. Eubanks (2018) lo expresa muy bien al señalar que la automatización sin conciencia crítica puede reforzar desigualdades preexistentes en nombre de la eficiencia. Así, el uso de IA no debe desvincularse del desarrollo de la alfabetización digital crítica, en cuyo marco se instaura la necesidad de capacitar a los estudiantes tanto para operar plataformas como para cuestionar los modelos que las hacen funcionar y los resultados que de ésta se derivan.

Es necesario, por lo tanto, asumir una posición pedagógica que no vea a la IA como amenaza ni como panacea, sino como un campo en construcción con potencialidades innegables. La mirada sugerida implica actualizar la formación docente y construir comunidades escolares que tomen decisiones informadas y contextualizadas sobre el uso de estas herramientas. También exige reconocer que el acceso a la IA está mediado por condiciones socioeconómicas que sesgan inevitablemente las oportunidades de las comunidades y que pueden complejizar aún más problemas sociales preexistentes. En tal medida, la inevitable presencia de la inteligencia artificial en la educación contemporánea debe ajustarse a un propósito pedagógico y no viceversa.

Referencias

Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin’s Press.

Selwyn, N. (2023). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693.

Wang, Y., Yang, C., & Liu, X. (2024). Adaptive learning systems using AI: A meta-analysis of educational outcomes. Computers & Education, 205, 104882. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104882.

 

Arnold Francisco Díaz Jiménez -Profesor Medio Tiempo.

Departamento de Humanidades.

Invitado

Mgtr. Sonnyer Martínez Moreno – Profesor Universidad De La Costa, CUC.

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