IA, currículo y aprendizaje, o la ilusión de la respuesta inmediata

IA, currículo y aprendizaje, o la ilusión de la respuesta inmediata

Fernando Albuquerque Costa fc@ie.ulisboa.pt

Una advertencia para empezar...

Cortesía de Gemini

• ¡No soy experto en IA!
• Pero atento y preocupado...

• Llevo casi 30 años investigando sobre las tecnologías en educación.
• He sido profesor durante 46 años...

Además, me encantan las metáforas para contar historias...

Curiosamente esta historia podría, de hecho, contarse a través de un conjunto de metáforas familiares...

Imágenes generadas por diferentes ChatBots

Potencial de la IA

Desafíos para la escuela

Una mirada histórica

Riesgos y de la IA

Bart Fish & Power Tools of AI / https://betterimagesofai.org / https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Punto de partida...

¿Como la historia reciente ​​de la tecnología en educación puede enseñarnos sobre el futuro de la IA en las escuelas?

Una mirada historica de las Tecnologías en la Educación

¡Una historia de fracaso(s)!

"Lo que había comenzado como un instrumento subversivo de cambio fue neutralizado por el sistema y convertido en un instrumento de consolidación."

Seymour Papert, 1994

Una mirada historica de las Tecnologías en la Educación

El panorama de los últimos 25 años...

• Toma de decisiones fuera de la escuela

• Presión de las empresas tecnológicas y editoriales
• Presión de los propios estudiantes
• Dudas sobre el valor pedagógico de la tecnología
• Incapacidad de aprovechar su potencial alineado con los principios que sustentan el currículo oficial

• Tecnología omitida del currículo o muy superficial
• Profesores sin la preparación adecuada
• Escuelas mal equipadas
• Investigación inconclusa...

Una mirada historica de las Tecnologías en la Educación

Technology and Pedagogy: Why Don't We See the Promised Revolution?

Tecnología y Pedagogía: ¿Por qué no vemos la revolución prometida?

3 razones

Gavriel Salomon, 2002

PARADOJA TECNOLÓGICA

Domestificación de la tecnología...

DETERMINISMO TECNOLÓGICO

Todo el mundo espera que el milagro ocurra…

ERROR FUNDAMENTAL DE INVESTIGACIÓN

Se necesitan otros enfoques para mostrar cómo la tecnología puede marcar la diferencia...

+ Info

Una mirada historica de las Tecnologías en la Educación

Potencial Transformador de la Tecnología vs. Pedagogía de la Transmisión

• Resistencia al cambio
• Invariables institucionales
• Políticas ineficaces
• Desajuste curricular

• Visión restringida del potencial pedagógico de la Tecnología

La inteligencia artificial ya no es una promesa para el futuro, ¡ya está presente en la educación!

Potencial y oportunidades de la IA

Según un estudio de Microsoft (2025), el 93% de los estudiantes y el 80% de los educadores ya han utilizado IA con fines escolares.

Estudiantes

Docentes

La utilizan para realizar tareas, investigar información e incluso completar exámenes...

Los docentes la utilizan para preparar lecciones, evaluar y calificar actividades u optimizar el tiempo...

Teachers’ usage of artificial Inteligence, TALIS 2024 (OECD, 2025).

Potencial y oportunidades de la IA

¿Puede la IA reemplazar a los profesores?

¿Esta vez será diferente?

¿Cómo será la escuela en el año 2050?

IA Gen

2022

2050

2000

IAGen describe una categoría dentro de la IA que crea contenido original a partir de una base de datos preexistente.

ChatGPT - Chat Generative Pre-trained Transformer (OpenAI)

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son modelos de lenguaje capaces de generar texto con un diseño similar al humano.

Potencial y oportunidades de la IA

¿Cuál es el panorama actual en la escuela?

CURRÍCULO OFICIAL

ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE

El currículo comienza a reflejar las preocupaciones de los gobiernos, pero su implementación efectiva todavía es muy limitada.

La mayoría de los enfoques actuales se centran en el uso de la IA como herramienta de asistencia o automatización (AI Suiss, 2025)

Uso de IA sin supervisión (MIT, 2024)

Falta de directrices concretas...

...necesidad de investigación científica...

Potencial y oportunidades de la IA

¿Cómo se percibe la IA?

• Los niños tienen la visión más positiva y los que muestran menor preocupación.
• Los padres tienen una visión positiva moderada y expresan una preocupación significativa.
• Los profesores son los que muestran menor entusiasmo y están más preocupados.

Fuente: Understanding the impacts of generative AI use on children

Alan Turing Institute, 2025

Imagen de Copilot

Potencial y oportunidades de la IA

El potencial anunciado para el aprendizaje...

• Personalización del aprendizaje basada en aprendizaje automático y análisis de aprendizaje (machine learning)

• Evaluación adaptativa el objetivo es ajustar el ritmo y el contenido de la instrucción según el rendimiento individual de cada estudiante
• Tutoría inteligente
• ...

• Retroalimentación inmediata

• Conversación

• Pensamiento crítico
• Pensamiento creativo
• Autonomía del estudiante
• Innovación
• ...

¿Qué riesgos y problemas podemos identificar?

Riesgos y limitaciones de la IA

2 preocupaciones centrales

IA como herramienta de asistencia o automatización(AI Suiss, 2025)

Uso sin supervisión (MIT Media Lab, 2024)

El peligro no es la presencia de la IA, sino su mal uso, como sustituto del pensamiento en lugar de como provocación del mismo (Sejnowski, 2023)

Riesgos y limitaciones de la IA

Veamos en detalle algunos de los riesgos

1. El aprendizaje automático es una caja negra

2. La "máquina" produce algo que no entiende...

3. La IA Gen amenaza el trabajo intelectual...

4. Lo que los estudiantes realmente aprenden sin supervisión...

Riesgos y limitaciones de la IA

1. El "aprendizaje automático" es una caja negra

• Opacidad y falta de transparencia de los procesos (algoritmos)

• Sesgos en el entrenamiento de los datos

• Cuestiones éticas, como vulneración de la privacidad, desigualdad en el acceso, seguridad...

Los sesgos en el entrenamiento de los datos y el procesamiento algorítmico que configura cada respuesta, permanecen completamente invisibles para los estudiantes. No ven los filtros contextuales que determinan qué información se sintetiza y cómo se presenta.

Riesgos y limitaciones de la IA

2. La "máquina" produce algo que no entiende...

Fluencia ≠ Precisão

Los modelos de lenguaje funcionan como loros estocásticos. Reproducen patrones encontrados en los datos durante el entrenamiento, llegando a resultados que a menudo son precisos, pero incapaces de comprender el significado, el contexto y las implicaciones del texto que produjeron.

Bender et al., 2021

Rigor, fiabilidad y confianza en los resultados...

Riesgos y limitaciones de la IA

3. La IA Gen amenaza el trabajo intelectual...

Adopción sin una perspectiva crítica sobre cuestiones pedagógicas fundamentales como el papel del pensamiento crítico y la autonomía intelectual de los estudiantes en el aprendizaje.

• Adopción rápida y acrítica en la educación

La simulación de las capacidades de pensamiento y razonamiento humanos puede llevar a la confusión entre información y conocimiento, promoviendo una cultura de pensamiento automatizado y superficial y reemplazar la reflexión con respuestas inmediatas.

• Alienación del proceso de pensamiento

• Participación activa comprometida

El pensamiento reflexivo, el diálogo y la problematización son prácticas esenciales para la formación intelectual.

• Sumisión ideológica y pérdida del juicio moral

Pensar requiere tiempo, silencio e introspección, lo que contrasta con la lógica acelerada y productivista de la IA-Gen.

Costa & Murphy, 2025

Riesgos y limitaciones de la IA

Os riscos de um uso desestruturado de IA não são apenas teóricos...

Lo confirma un estudio del MIT Media Lab...

Conectar a los estudiantes con auriculares EEG, asignarles la tarea habitual de escribir ensayos y comparar su actividad cerebral cuando trabajaron sin ayuda y cuando confiaron en ChatGPT. En la condición asistida por IA, la conectividad neuronal en las regiones asociadas con la memoria y la creatividad cayó drásticamente. Peor aún, cuando estos mismos estudiantes intentaron más tarde recordar lo que habían escrito, fallaron.

Neil Hopkin, 2025

Esfuerzo, compromiso emocional...

Riesgos y limitaciones de la IA

¡Genial! ¡Tenemos a alguien que piensa por nosotros!

Riesgos y limitaciones de la IA

4. Lo que los estudiantes realmente aprenden sin supervisión...

¿Cómo ven los estudiantes el ChatGPT?

Currículo oculto

1. La IA como autoridad

2. Externalización cognitiva

3. Gratificación instantánea

4. Preferencia por la relacióncon lo artificial

Nick Potkalitsky, 2025

Riesgos y limitaciones de la IA

¿Cómo ven los estudiantes ChatGPT?

1. La IA como autoridad

Las respuestas seguras e inmediatas posicionan a la IA como un experto que "sabe" las respuestas. Los estudiantes no comprenden que están interactuando con un sistema de predicción que realiza conjeturas basadas en patrones en el entrenamiento de los datos. ¡Los más jóvenes creen que la máquina es realmente inteligente!

Riesgos y limitaciones de la IA

¿Cómo ven los estudiantes ChatGPT?

2. Externalización cognitiva

El pensamiento complejo se convierte en algo que se delega en las máquinas.

¿Por qué esforzarse por organizar los argumentos de un ensayo cuando una IA puede estructurarlos al instante?

Riesgos y limitaciones de la IA

¿Cómo ven los estudiantes ChatGPT?

3. Gratificación instantánea

El aprendizaje a menudo requiere confusión, frustración y la construcción gradual de la comprensión. La IA proporciona una respuesta inmediata que compromete la implicación cognitiva esencial para el aprendizaje. Los estudiantes aprenden a esperar una comprensión instantánea en lugar de enfrentarse a las dificultades.

Riesgos y limitaciones de la IA

¿Cómo ven los estudiantes ChatGPT?

4. Preferencia por la relación con lo artificial

Quizás lo más preocupante sea que los estudiantes están empezando a preferir la interacción con la IA a la interacción humana. La IA nunca se frustra, nunca tiene un mal día, nunca los desafía de maneras incómodas que fomentan el crecimiento. Ofrece una validación ilimitada sin la complejidad de una relación genuina.

¡Estoy perdido! ¿Paro? - ¡No! ¡Si paro, estoy perdido!

Desafíos para la escuela

A pesar de que la IA sigue siendo un tema dominante, la mayoría de las escuelas todavía la tratan como un tabú.

Individualmente, evitamos afrontar nuestra propia incertidumbre...

¡ Reconocer el problema es el primer paso para resolverlo !

Desafíos para la escuela

¡Un imperativo que nos interpela a todos!

Afrontar sus miedos y luchar contra los desafíos internos y externos...

Desafíos para la escuela

Necesidad de ruptura sistémica...

No se trata de integrar otra tecnología másLa IA trae cambios irreversible en las formas de trabajar, en la manera de pensar y construir conocimiento Priorizar las habilidades duraderas y la orquestación metacognitiva Reinventar la esencia misma de la educación

Meira & Meira, 2025

Lógica disruptiva...

Desafíos para la escuela

Algunas pistas ...

Competencias emocionales, soft-skills

Competencias técnicas

Competencias transversales

vs.

Pensamento críticoPensamiento creativoComunicación Colaboración Adaptabilidad Resolución de problemas ...

aprender sobre

Alfabetización en IA

Desafíos para la escuela

Algunas pistas ...

Asistencia y automatización

Pareja intelectual

vs.

Objetos que ayudan a Pensar

aprender com

Desafíos para la escuela

En resumen ...

Activación cognitiva: prácticas que requieren que los estudiantes evalúen, integren y apliquen el conocimiento dentro del contexto de la resolución de problemas.

Lipowsky et al., 2009

Costa, F., 2011

Desafíos para la escuela

• Enfoque en la reflexión, el pensamiento crítico, la articulación de ideas, es decir, en el aprendizaje profundo.
• Fortalecimiento de la interacción entre docente y estudiantes (copresencia, tutoría)
• Inclusión de estrategias de trabajo colaborativo
• Involucrar a los estudiantes en tareas de calidad...

Desafíos para la escuela

Las tareas de calidad...

• Son relevantes a nivel personal y social...

• Representan un desafío...
• Son transdisciplinarias...
• Empoderan a los estudiantes, permitiéndoles pensar, tomar decisiones...
• Implican producción (no reproducción)...
• Les permiten interactuar, comunicarse, colaborar, crear, construir, expresarse...

Desafíos para la escuela

En conclusión ...

¿Cuál es la función y quáles son las ambiciones de la Escuela?

¿Cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial?

¿Qué visión tenemos de la IA al servicio del currículo —cuál es su rol y su lugar—?

¿De qué manera puede realmente ponerse al servicio del alumnado y de los procesos de aprendizage?

¿Cuál es el papel de los docentes, formadores e investigadores en este nuevo escenario educativo?

Muchas gracias por su atención

Fernando Albuquerque Costa fc@ie.ulisboa.pt

Grafismos: pixabay.com/users/1848497/

Referências

AI Swiss. (2025). Human-AI Co-Thinking: Transforming Swiss Education.Alan Turing Institute, & LEGO. (2025). Understanding the impacts of generative AI use on children. https://www.turing.ac.uk/research/research-projects/understanding-impacts-generative-ai-use-children Bender, E., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? FAccT 2021 - Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922 Costa, C., & Murphy, M. (2025). Generative artificial intelligence in education: (what) are we thinking? Learning, Media and Technology, 9884, 1–12. https://doi.org/10.1080/17439884.2025.2518258 Costa, F. (2011). O Digital e o Currículo. Onde está o elo mais fraco? V Conferência Internacional de TIC na Educação, 274–284. Hopkin, N. (2025). Disappearing Thought. What MIT’s Study Reveals About AI and Children. Lipowsky, F. et al. (2009). Quality of geometry instruction and its short-term impact on students’ understanding of the Pythagorean Theorem. Learning and Instruction, Vol. 19/6, pp. 527-537, https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2008.11.001. Meira, S., & Luciano, M. (2025). Inteligência Artificial na Educação : Ruptura Paradigmática em um Sistema em Crise Crônica. tds.company. https://biblioteca.tds.company/ebook-inteligencia-artificial-na-educacao OECD (2025). Results from TALIS 2024: The State of Teaching, TALIS. OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/90df6235-en. Panadero, E., & Broadbent, J. (2026). Decremental research in the GenAI era: Rethinking what learning means when machines do the work. Journal for the Study of Education and Development. Papert, S. (1996). The Connected Family. Bridging the Digital Generation Gap. Taylor Trade Publishing. Potkalitsky, N. (2025). The Hidden Curriculum of AI Interactive Spaces. https://nickpotkalitsky.substack.com/p/the-hidden-curriculum-of-ai-interactive Salomon, G. (2002). Technology and Pedagogy Why don’t we see the promised revolution. Educational Technology. Sejnowski, T. (2023). The Deep Learning Revolution. Cambridge, MA: MIT Press

Más allá de simplemente adquirir contenidos, es importante pensar en las condiciones en las que los alumnos aprenden a pensar, a cuidar, a persistir y a crear...

Es entre el silencio y la repetición que se encuentra el espacio que debemos defender: el trabajo desordenado, torpe y laborioso del pensamiento. Este espacio es donde se aprende. Es donde nace la originalidad. Y es lo que nos hace, en el sentido más profundo, humanos.

Hopkin, 2025.

Los molinos de viento en Don Quijote simbolizan los obstáculos aparentemente imposibles o desalentadores de la vida. La metáfora muestra cómo cada individuo debe afrontar sus miedos y luchar contra los desafíos internos y externos, incluso cuando parezcan exagerados o irrealistas, transformando su valentía personal en acción contra lo que le intimida.

La expresión «el elefante en la habitación» describe una situación en la que hay un problema obvio, pero todos optan por ignorarlo. Esta metáfora sugiere que a menudo evitamos afrontar lo incómodo. Reconocer el elefante en la habitación es el primer paso para resolver el problema. Fingir que no existe no lo hace desaparecer, solo lo agrava.

1. Mayor productividad y eficiencia en las tareas académicas. 2. Reducción de la carga cognitiva, lo que permite concentrarse en tareas más complejas. 3. Apoyo al aprendizaje personalizado, con retroalimentación inmediata. 4. Desarrollo de nuevas habilidades, como la ingeniería rápida y el juicio evaluativo.

Panadero y Broadbent, 2026

Invariables institucionales

La centralidad del docente como depositario del conocimiento y autoridad principal. La división del conocimiento en disciplinas discretas. Organización por grado, horario y clases fijas. La evaluación como herramienta de control y clasificación. El enfoque en la enseñanza (transmisión).

Interactive visual communication step by step:

• Plan the structure of your communication.
• Hierarchize it and give visual weight to the main points.
• Define secondary messages with interactivity.
• Establish a flow through the content.
• Measure the results.

Link

Cómo utilizan la IA los profesores

Principales riesgos identificados

1. Erosión de la autorregulación: el alumnado deja de practicar habilidades como la planificación, la supervisión y la evaluación. 2. Desarrollo superficial: éxito inmediato sin internalización de los procesos. 3. Desmotivación y pasividad: pérdida de iniciativa y compromiso emocional. 4. Desaprendizaje invisible: habilidades subdesarrolladas o debilitadas sin que esto se refleje en resultados inmediatos. 5. Dependencia estructural: uso habitual e irreflexivo de GenAI fuera de contextos pedagógicos.

Panadero y Broadbent, 2026.