La IA no personaliza el aprendizaje. Eso le corresponde al docente.

*Por Fabio Tarasow

Personalizar la enseñanza no es administrar contenidos y actividades de forma regulada. Ese es el viejo sueño que guía a la tecnología educativa desde las máquinas de enseñar de Skinner y es, en todo sentido, la reina de las ideas zombis de la tecnología educativa. Esta noción reaparece —porque los zombis no mueren, solo hibernan— cada vez que surge una tecnología novedosa, prometiendo una eficiencia que ignora la naturaleza del aprendizaje. Y, por supuesto, reaparece en la actualidad con el uso de la IA y de bots educativos, como el “ahora sí” definitivo que va a concretar la promesa.  

Sin embargo, hay infinitas evidencias que demuestran lo errado de esta visión. Mencionaré solo dos, que dejan "infinito menos dos" razones para enumerar:

• El aprendizaje no es un camino lineal de incorporación de bloques de información.
• El aprendizaje es un acto social en el cual, en interacción con otros, le damos sentido a la información para convertirla en conocimiento.

Pensar que la IA será el regulador último de los procesos de administración de contenidos, actividades y retroalimentación es un pensamiento pedagógicamente falaz, anacrónico y vetusto. Pero, muerto el rey, que viva el rey: ¿cómo sería, entonces, un modelo de aprendizaje personalizado que realmente use la IA a favor del sujeto?

El esfuerzo cognitivo y el "mito de la autonomía"

Quienes exploramos la IA sabemos que puede ofrecer retroalimentaciones valiosas. Y sabemos también por las investigaciones educativas que una buena retroalimentación hace una diferencia sustantiva en el aprendizaje. Pero la relación retroalimentación-mejora del aprendizaje no es directa, está mediada por el trabajo del alumno de retomarla, validarla y ponerla en ejecución. Esto no ocurre automáticamente. El alumno debe realizar un esfuerzo cognitivo para que la retroalimentación se transforme en parte relevante de su proceso de aprendizaje.

Ya aprendimos —por el fracaso de los MOOCs— que la autonomía absoluta es un espejismo. Involucrarse y responder al feedback que propone la IA requiere poner en marcha la maquinaria cognitiva y el compromiso afectivo con la tarea. En este sentido, existe una riqueza en el vínculo docente-alumno que no se replica en el diálogo con un bot, un avatar sexy o una figura parlante de Einstein. El aprendizaje requiere de un "otro" que valide nuestra actividad y nuestro progreso.

El docente como mediador del sentido

Frente a la retroalimentación minuciosa (e implacable) de la IA, el docente debe aparecer como mediador. Su rol no es observar desde afuera y administrar formularios, sino entablar el diálogo con el alumno para darle sentido a esa información: organizarla, priorizarla y, fundamentalmente, tensionarla. El docente pone en contexto los cambios propuestos porque es con él con quien el alumno se compromete y a quien respeta.

Cuando la crítica viene del algoritmo y no de una persona, el alumno la recibe de forma diferente. No pareciera ponerse en juego su ego, no hay historia relacional, pero sí un aire de “objetividad de la IA”. Eso puede bajar las defensas y hacer que una observación difícil sea más fácil de procesar. El docente puede tomar esa observación y validarla, desde un lugar menos expuesto. Esto puede desarrollarse en aula donde el docente no puede elaborar un feedback individualizado honesto a cada uno, o en contextos donde intervienen otros factores de la relación donde se hace difícil sostener una devolución comprometedora: estatus social de los alumnos, cultura institucional de complacencia o docentes con aún poca experiencia.

Es un error pensar que la IA "libera tiempo". Tal vez automatice tareas administrativas pero la supervisión pedagógica sigue exigiendo presencia. Acompañar a los estudiantes en su proceso de aprendizaje (incluso y especialmente) en tiempo de IA, para ser más creativos y llegar más lejos, requiere sentarse junto a cada uno. Construir en ese diálogo el camino para superar las dificultades es el único y verdadero trabajo de personalización.

¿Validador o motor?

¿Significa esto que estoy reduciendo al docente a un simple validador de lo que genera la IA? Por supuesto que no. El docente sigue siendo quien diseña la escena educativa. En este nuevo escenario, el docente recibe un insumo valioso —una retroalimentación que quizás le llevaría horas producir o que ofrece una perspectiva distinta— y la utiliza como materia prima para la intervención pedagógica.

A veces, la IA puede incluso ofrecer una mirada más rica o detallada que la que un docente saturado puede dar en un momento dado. No debemos cerrar esa puerta, sino abrirla para mejorar la experiencia de todos.

La verdadera personalización ocurre en este diálogo tripartito: Estudiante - IA - Docente. En este esquema, la IA es una herramienta de aumento, pero el docente sigue siendo el motor del proceso. En palabras de Melina Furman, sigue siendo entre otras cosas el mediador de la curiosidad de los y las  estudiantes.

Personalizar no es dejar al estudiante solo frente a un algoritmo que le "da lo que necesita". Personalizar es apalancarse en la potencia del algoritmo para que el encuentro entre docente y estudiante sea más profundo, más humano y, sobre todo, menos zombi.