—Alexander Paredes
Un estudiante de lenguas se
prepara para convertirse en profesor de español. En una de sus asignaturas debe
elaborar una propuesta pedagógica relacionada con la cultura mexicana. Tiene
varias posibilidades de trabajo, como el Día de Muertos, el Grito de Dolores,
la Revolución Mexicana, alguna tradición regional, entre otras opciones.
Opta por el Grito de Dolores.
Para preparar su propuesta busca
información y encuentra un texto amplio sobre las fiestas patrias mexicanas. El
material contiene datos históricos, personajes clave, referencias culturales,
explicaciones sobre las celebraciones, símbolos, gastronomía, prácticas
sociales y las distintas formas en que esta fecha se vive en México.
El estudiante debe leerlo,
comprenderlo y, posteriormente, convertir esa información en una actividad para
sus futuros alumnos.
Pero el texto es extenso.
Entonces decide utilizar una
herramienta de inteligencia artificial como atajo cognitivo. Copia el contenido y le
pide:
«Hazme un breve resumen sobre las
fiestas patrias de México que me sirva para proponer una actividad para una
clase de español».
La respuesta llega en segundos:
«En septiembre, las calles de
México se llenan de rojo, blanco y verde; la gente celebra con alegría, comida
típica, música y reuniones familiares. La noche del 15, se reúnen en la plaza esperando
escuchar la campana para celebrar el Grito».
Parece correcto.
No hay una mentira evidente.
Está bien escrito.
Es breve.
Es comprensible.
Sin embargo, algo se perdió durante el proceso.
El texto original contenía
elementos que le permitían comprender la complejidad y el trasfondo de la
celebración. El resumen, en cambio, redujo todo aquello a unas cuantas frases
fácilmente consumibles.
El estudiante ya no tuvo que
identificar qué era lo verdaderamente relevante, porque la herramienta ya lo había
decidido. Tampoco tuvo que establecer las relaciones entre los diferentes
componentes, porque la herramienta ya los había organizado. Finalmente, tampoco
tuvo que decidir cómo llevar ese contenido a su futura clase y transformarlo en
una experiencia didáctica, porque el resumen ya le había entregado una versión
procesada.
La inteligencia artificial puede
ser un recurso extraordinario para el aprendizaje. Puede ayudarnos a
estructurar una idea previa, mejorar la redacción de un texto, ordenar
información o encontrar una forma más clara de expresar aquello que queremos
transmitir. La idea sigue siendo nuestra.
El problema aparece cuando su
planteamiento original deja de tomarse como base y es sustituido por el
contenido procesado y organizado por la máquina.
Esto resulta especialmente
delicado en la formación docente. Un futuro profesor de lenguas no solo
necesita acumular datos sobre una lengua o una cultura; necesita desarrollar
criterio propio para decidir qué enseñar, cómo enseñarlo, por qué hacerlo y cómo
convertir aquello que aprendió en una experiencia significativa para sus
futuros alumnos, utilizando la herramienta para estructurar o pulir su
propuesta, jamás para sustituir su pensamiento.
Porque un texto puede estar muy
bien escrito, pero carecer de lo esencial: la voz de quien lo firma.
Este es uno de los grandes
desafíos del uso de la inteligencia artificial en la educación contemporánea:
no se trata únicamente de saber utilizarla, sino de aprender a integrarla sin
renunciar a aquello que nos hace autónomos.
Actualmente, al entrar en una
página web, solemos encontrar un CAPTCHA que nos pide demostrar que no somos un
robot. Debemos seleccionar imágenes, identificar objetos o marcar una casilla
para confirmar que detrás de la pantalla existe una persona.
No obstante, conforme la
inteligencia artificial se integre cada vez más en nuestro día a día, y le
vayamos delegando nuestra capacidad de analizar, resumir, crear y decidir —e incluso
inconscientemente la percepción de nuestro entorno inmediato—, ¿debo
demostrarle a CAPTCHA que efectivamente no soy un robot o estoy dejando de
ejercer aquello que me distingue de uno?
