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Por José Luis Fernández

En un momento de intenso debate global sobre el papel de la inteligencia artificial en las aulas, un grupo de profesores de Harvard University está explorando un enfoque que busca cambiar la narrativa dominante: ¿y si la IA pudiera ayudar a los estudiantes a aprender, y no simplemente a ejecutar tareas por ellos?

Esta pregunta, que parecía una curiosidad académica hace pocos años, se ha convertido en el eje de una serie de experimentos y estudios que apuntan a redefinir la integración de la IA en la enseñanza superior y, potencialmente, en todos los niveles educativos.

El punto de partida de esta investigación son los llamados “tutor bots”, herramientas de IA diseñadas para proporcionar atención personalizada a los estudiantes, especialmente en cursos con contenidos complejos o en aquellos entornos donde el seguimiento individual por parte del profesorado no siempre es viable.

Profesores como Greg Kestin y Kelly Miller han liderado proyectos piloto en cursos como Physical Sciences 2, donde compararon métodos de enseñanza tradicionales con entornos que integran estos asistentes virtuales. Los resultados preliminares han sido lo suficientemente prometedores como para poner en marcha una reflexión más profunda sobre cómo estos tutor bots pueden complementar, y no sustitui, la labor pedagógica tradicional.

En la metodología evaluada, los estudiantes se enfrentaron a una “clase invertida” (flipped classroom) apoyada por IA: en lugar de recibir todo el contenido directamente del profesor en clase, los alumnos estudiarían los conceptos básicos guiados por un tutor bot antes de las sesiones presenciales, para luego traer a clase sus dudas y profundizar con la orientación directa del docente.

Según los profesores, esta modalidad permite a los estudiantes avanzar a su propio ritmo, formular preguntas sin temor a juicio, un factor que muchos consideran esencial para el aprendizaje, y focalizar las interacciones humanas en aspectos más complejos o estratégicos del conocimiento.

El análisis preliminar reveló cambios notables en la motivación y el compromiso de los estudiantes con la materia, así como una mayor propensión a implicarse activamente en clase. Para muchos participantes, la combinación de IA y enseñanza presencial generó un entorno de aprendizaje más receptivo y adaptativo que las clases tradicionales, donde la atención individualizada es limitada por el número de alumnos o la disponibilidad de los profesores. Esta respuesta positiva ha alentado a los investigadores a considerar una expansión progresiva de estas herramientas en más asignaturas y facultades.

No obstante, uno de los principales desafíos identificados por Kestin y Miller es evitar que la IA sustituya el pensamiento crítico del estudiante. Como han subrayado, proporcionar a un grupo de alumnos acceso irrestricto a herramientas de IA como ChatGPT para hacer tareas o estudiar puede, paradójicamente, disminuir su rendimiento en evaluaciones tradicionales, precisamente porque los estudiantes pueden caer en la tentación de “dejar que la IA piense por ellos” en lugar de desarrollar su propio razonamiento.

Esta observación coincide con advertencias más amplias en el ámbito educativo que señalan que la IA mal utilizada puede generar una ilusión de dominio sin consolidar verdaderamente las habilidades cognitivas necesarias.

Por este motivo, los investigadores reforzaron que el papel de la IA debe ser más el de un facilitador del aprendizaje que de un generador de respuestas. En la práctica, esto significa que los tutor bots se usaron para sugerir pistas, ofrecer representaciones visuales de conceptos complicados, generar ejercicios prácticos o ayudar con análisis de datos, pero siempre manteniendo al estudiante como el agente activo en su proceso educativo. Este enfoque aspira a que la IA funcione como una herramienta —como una calculadora en matemáticas— que simplifique tareas mecánicas o prepare terreno para la reflexión humana, más que como un asistente que resuelve problemas por completo.

La experiencia de Harvard no es aislada, pero sí de las más detalladas hasta ahora en demostrar una alternativa viable a la percepción negativa que domina parte del discurso educativo sobre la IA.

El debate sobre esta tecnología en las aulas ha estado marcado por preocupaciones sobre la ética académica, el plagio y la dependencia tecnológica, como muestran tanto estudios académicos como informes internacionales recientes; por ejemplo, la OCDE ha advertido sobre el riesgo de que los estudiantes desarrollen una falsa sensación de dominio cuando la IA hace el trabajo por ellos, en lugar de apoyar un aprendizaje activo y profundo.

Ante ese panorama, iniciativas como las desarrolladas por Harvard Information Technology, que ha implementado sistemas como HUbot y PingPong, además de tutor bots personalizados en cursos como Financial Reporting and Control en la Harvard Business School o Math 21A, reflejan una apuesta institucional por integrar IA de manera pedagógica. Sin embargo, los investigadores insisten en que no basta con incorporar tecnología; es imprescindible entender cómo los estudiantes interactúan con ella y qué tipos de interacción realmente contribuyen al aprendizaje significativo.

De hecho, según Kestin, la investigación en curso busca precisamente comprender las cualidades de la interacción entre estudiantes y tutor bots que resultan más útiles, para así optimizar el diseño de futuras herramientas y maximizar su impacto educativo. También se mencionan estudios futuros que evaluarán los efectos a largo plazo, incluyendo aspectos como la retención del conocimiento, es decir, si estos métodos con IA ayudan a que los estudiantes recuerden y apliquen lo aprendido con mayor eficacia en el tiempo.

Este tipo de esfuerzos pueden marcar un punto de inflexión en la percepción de la IA como amenaza o atajo académico, hacia verla como un compañero de aprendizaje activo. El reto es lograr que las herramientas no solo agilicen la producción de tareas o textos, sino que incentiven el pensamiento crítico, la reflexión y la construcción del conocimiento. Así, la discusión se desplaza del simple “¿AI sí o no en las aulas?” a una pregunta más profunda: ¿cómo diseñar IA que apoye y enriquezca el aprendizaje humano?

En definitiva, la experiencia de Harvard sugiere que la inteligencia artificial no es inherentemente buena o mala para la educación, sino que su valor depende de cómo se integre en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Al colocar al estudiante en el centro, con la IA actuando como un tutor flexible, personalizado y orientado al pensamiento activo, este experimento podría señalar el camino hacia una nueva forma de educación asistida por tecnología avanzada. Harvard dixit.

Fuente: https://exitoeducativo.net/harvard-explora-un-uso-transformador-de-la-ia-en-la-educacion-de-hacer-tareas-a-facilitar-el-aprendizaje-real/