¿Cómo diseñar clases con IA que despierten pensamiento crítico en vez de apagarlo?

Por: Mg. Paola Espinoza Gutiérrez

“La IA ha venido para quedarse” es una frase que escuchamos con frecuencia. Cada vez son más los docentes que están usándola en sus clases, observando efectos positivos y negativos tanto en el proceso como en los resultados de aprendizaje. Pero, ¿de qué depende que nuestros estudiantes aprendan realmente al usar IA? Reyna Martinez, profesora del Tecnológico de Monterrey, en su Webinar: “La IA en el aula y sus desafíos urgentes”, menciona que la clave está en el diseño intencionado de experiencias de aprendizaje donde el uso de la IA se realice de manera activa y no pasiva, es decir, cocreando y dialogando con ella, cuestionándola, reconociendo cuándo se equivoca y socializando los resultados con otros seres humanos, con la finalidad de evaluar la idoneidad y ética de los resultados que arroja.   

Existen estudios y encuestas que muestran efectos positivos y negativos del uso de IA con respecto al aprendizaje. En relación a los positivos tenemos aquellos referidos al potenciamiento de habilidades de análisis, síntesis, codificación, entre otras, en los cuales se observa cómo usuarios de ChatGPT logran un nivel de experto en cuanto a las mencionadas habilidades. Sobre los efectos negativos Kosmyna et al. (2025) del MIT en su estudio: Your brain on ChatGPT, evidencian a través de electroencefalogramas (exámenes médicos que miden la actividad eléctrica del cerebro) que aquellas personas que usaron ChatGPT para la escritura de ensayos tuvo menor actividad cerebral o interconexión neuronal y retención/memoria de lo trabajado, comparado con las personas que no usaron la mencionada herramienta de IA generativa. Esto llama poderosamente la atención si conectamos dichos hallazgos con la Taxonomía de Bloom, que nos indica que el primer nivel del aprendizaje es recordar (memoria) para luego seguir con otros niveles superiores del mismo (comprender, aplicar, analizar, evaluar, crear). Asimismo, también es crucial fijar la atención sobre el potencial que tiene un método de enseñanza o una experiencia de aprendizaje de generar niveles altos o bajos de interconexiones neuronales, elemento crítico para cosechar aprendizajes significativos futuros.

Ante tales escenarios, ¿qué hacer si los estudiantes usan IA en sus procesos de aprendizaje con o sin el permiso de sus docentes? Primero: establecer inicialmente qué se puede y qué no se puede hacer con la IA generativa en los espacios de aprendizaje.  Segundo: Diseñar de manera intencionada rutas de aprendizaje usando la IA generativa que generen su uso en un modo activo y no pasivo para sembrar y formar en nuestros estudiantes el pensamiento crítico (combinación del uso de todos los niveles de la Taxonomía de Bloom) ¿Cómo hacerlo? A continuación describo dos experiencias que nos pueden servir de ejemplo y de fuente de generación de nuevas ideas provenientes del Tecnológico de Monterrey (México) y de la Universidad del Desarrollo (Chile).

Reyna Martínez del Tecnológico de Monterrey, nos brinda los siguientes alcances en la Figura 1 acerca de tres maneras en que la IA puede apoyar a los docentes dentro y fuera del aula.

Figura 1. Tres formas en que la IA puede apoyar a los docentes dentro y fuera del aula, presentada por la profesora Reyna Martínez durante el webinar “La IA en el aula y sus desafíos urgentes” (Observatorio | IFE, 2025).

La aplicación de la figura 1 nos lleva a desarrollar un ejemplo para Asignaturas de Ciencias como Matemática, donde en lugar de dejar a los estudiantes que resuelvan problemas con IA sin ninguna restricción, el/la docente diseña y genera un gpt con los conocimientos y restricciones que considere necesarios, para que los/las estudiantes se preparen y entrenen en casa con la finalidad que después vuelvan al aula a resolverlos por sus propios medios y sean evaluados en el proceso tanto como en el resultado de aprendizaje.

Por otro lado, los docentes Castro Castro, C., & Sanhueza Venegas, K. (2023) de la Universidad del Desarrollo en su proyecto: Elaboración e implementación de recursos educativos en realidad extendida en pregrado de Psicología nos muestran cómo estudiantes del curso: Bases Neurológicas del Comportamiento, lograron aprender temas complejos como la atención, la percepción y la memoria, consiguieron aprender nuevos conocimientos acerca de las estructuras básicas del cerebro y cómo estas se pueden asociar posteriormente a disfunciones que predicen ciertos trastornos. Dicha asignatura era percibida como aburrida y compleja, motivo por el cual los estudiantes mostraban compromiso e interés bajos, impactando en un deficiente rendimiento académico. Por ello buscaron generar entornos simulados a través de realidad extendida donde los estudiantes podían aprender aquellos nuevos conceptos y realizar actividades aplicadas a la vida real, a través de las cuales desarrollaron niveles superiores de aprendizaje de la Taxonomía de Bloom como recordar, comprender, aplicar, entre otros, así como rigurosidad científica y un rendimiento académico superior, contribuyendo a la construcción de pensamiento crítico, materia escasa en los tiempos actuales.

Hoy más que nunca el rol del docente toma un papel protagónico en el diseño intencionado de experiencias y rutas de aprendizaje con IA que ayuden a los estudiantes a amplificar sus habilidades de resolución de problemas complejos en entornos reales, por ello necesitamos renovar la forma en que se enseña y se aprende.

Mira el webinar completo de la profesora Reyna Martinez del Tecnológico de Monterrey en este link: