¿Cómo enseñar a pensar en un mundo post IA sin prohibirla ni usarla del todo?

Por: Mg. Paola Espinoza Gutiérrez

Publicado: 11/06/2026

Una preocupación docente que ha ido en crecimiento en los últimos años tiene que ver con el cierre de brecha entre el diseño de actividades de aprendizaje para un mundo preIA versus la realidad actual. 

Estudiantes que entregan trabajos escritos impecablemente cuya sustentación es muy deficiente en una exposición oral o ideas inmediatas obtenidas con inteligencia artificial que son rápidamente olvidadas, así como respuestas correctas a exámenes cuyo procedimiento no se aprende, son algunas situaciones recurrentes que se observa en este mundo post IA.

Frente a ello es natural preguntarse ¿cómo rediseñar las actividades de aprendizaje considerando que la inteligencia artificial está firmemente integrada en la experiencia estudiantil? Al respecto el Informe Student Generative AI Survey 2026 del Higher Education Policy Institute (HEPI) evidencia que 94% de los estudiantes usan IA para la realización de trabajos evaluados, pero solo 48% de ellos siente que sus docentes los ayudan a desarrollar habilidades conectadas con inteligencia artificial para sus futuras carreras.

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Al respecto, la experiencia de la Universidad de Virginia, nos trae luces de cómo enfrentar esta situación en el educación superior a través del despliegue del Laboratorio de Alfabetización y Acción en IA que promueve la alfabetización crítica, ética y práctica en inteligencia artificial en diferentes disciplinas con proyección a la comunidad bajo la creencia de que las personas están más motivadas para aprender cuando trabajan en algo que les importa.

El laboratorio estructura el desarrollo de competencias en IA en 5 aspectos: Conocimientos técnicos, conciencia ética, pensamiento crítico, habilidades prácticas y comprensión del impacto social de la IA. En su piloto del curso de Economía plantea dos talleres, el primero sobre programación con agentes IA, los estudiantes practican con el uso de  herramientas como Claude Code, Google Antigravity y OpenAI Codex, y el segundo, centrado en las dimensiones de pensamiento crítico y ética del Marco de Alfabetización en IA.

Los estudiantes desarrollan proyectos en equipo que analizan cómo la inteligencia artificial está transformando el empleo, el crecimiento económico y la desigualdad. Durante el proceso de aprendizaje el docente a cargo obtiene datos que le permiten finalizar el proyecto evaluando cómo ha evolucionado el pensamiento de los estudiantes.

Esta experiencia muestra cómo el cambio de enfoque en el uso de la inteligencia artificial que vira de hacer uso de la misma para buscar información o producir una respuesta a desarrollar capacidades como cuestionar, interpretar y tomar decisiones propias, potencia la formación y desarrollo de las capacidades de aprendizaje fundamentales que los estudiantes necesitan para hacer frente a los problemas reales del presente y del futuro.