Reflexiones sobre un texto de Shalani Dilinika experta en sistemas de clasificación y codificación bibliotecarios, que aborda cuestionamientos primordiales sobre el devenir de la educación en un entorno tecnologizado.

El aula, según lo que recuerda una generación que hoy ya casi va de salida, era un espacio vivo, atravesado por las voces de los alumnos y los ruidos de la calle vecina, entre aromas que mezclaban la manzana del lunch con la goma de borrar y el polvo de gis. Un lugar habitado por el murmullo de las páginas que se pasan y el susurro de una lectura en voz muy baja; estos son algunos de los elementos que marcan la diferencia entre el ruido que era habitual hace unas décadas y el que se escucha hoy entre las paredes escolares.

Pero hay otro aspecto, un tanto invisible, que a su vez a sido determinante en los cambios que estamos presenciando en el proceso de aprendizaje: la luz. La iluminación del aula, por lo general se supone natural, proviene de las ventanas que todo salón de clase decente debe tener. Esa luz, de un sol que reconocemos como una de las fuentes primordiales de energía, no solo permite la visión clara de lo que está a nuestro alrededor, es también una fuente de calor y, para muchos, de alegría.

Pero qué pasa si esta hermosa luz en lugar de favorecer la lectura de un texto en papel o la escritura en un cuaderno, se torna molesta cuando leemos en pantallas que contienen su propia luz artificial y tratamos de escribir en una tableta que reclama una penumbra circundante para ser visualizada.

El resultado lo estamos viendo apenas ahora, cantidad de chicos con problemas de aprendizaje, que llegan al 5º grado y apenas saben leer y escribir y un síndrome de déficit de atención que va in crescendo. A esto hay que añadir el tema de la inteligencia artificial y cientos de aplicaciones que sustituyen el arduo trabajo de aprender con unos cuantos clics.

Pensar en la educación y el aprendizaje sin tecnología inteligente requiere estrategias de aprendizaje activo, en el sentido de que los estudiantes deben hacer algo no habitual y no fácil. Para lo que a una generación anterior esa tecnología era como una prótesis que había que aprender a usar e integrarla a su cómoda cotidianidad, a la siguiente, esa prótesis ya era una parte integral de su ser y estar en el mundo.
Sabíamos que las principales modalidades de aprendizaje activo estaban basadas en proyectos participativos y talleres manuales. Nada más lejano a una tecnología en la que la IA hace el trabajo, donde no hay participación y la manualidad se reduce a la velocidad de teclear minúsculas letras en un móvil.

Estamos siendo testigos de las primeras consecuencias, la mayoría no muy afortunadas, del uso masivo de plataformas y dispositivos electrónicos, así como de la inteligencia artificial. La primera que nos viene a la mente es el reciente escándalo masivo en nuestra máxima casa de estudios: la UNAM. En su último proceso de admisión, realizado electrónicamente, se detectó un número anómalo de puntajes perfectos. Esto despertó sospechas del uso de inteligencia artificial y trampas; entre batallas, renuncias y golpes bajos, se realizó un examen de control presencial de alta seguridad para validar los resultados. Sin embargo, quedan enormes dudas. ¿Cómo seleccionaron a los que hicieron trampa? ¿Por qué no todos los que sacaron 10 fueron convocados al segundo examen de control? ¿quién fue el verdadero responsable: la empresa que configuró el sistema* o fueron los alumnos los que hicieron trampa? o ¿es que estamos dándole más importancia a la canasta que a los huevos que contiene?

Lo cierto es que ya es un tema que está en la mesa de discusión de muchos países que están cuestionando si la tecnología está beneficiando o no, a sus estudiantes. Lo que es necesario tomar en cuenta es que las actividades de aprendizaje deben involucrar a los estudiantes en proyectos de indagación abierta donde se identifiquen los problemas, se empatice con los usuarios y se descubran soluciones. Estos enfoques resultan especialmente eficaces para la enseñanza de la alfabetización crítica en IA, ya que ofrecen oportunidades naturales para que los alumnos desarrollen habilidades de pensamiento crítico y comprendan el impacto social y ético de la IA generativa.

Hace un par de años un profesor de la Universidad de Brown permitió a sus alumnos realizar los exámenes parciales de un periodo desde casa, se alarmó al ver que mas del 95 % de las calificaciones eran perfectas. Era la primera vez, en más de tres décadas de docencia en esta prestigiosa universidad, que se aventuró a las pruebas en línea. Tenían como antecedente próximo el trauma de un tiroteo en el que murieron dos estudiantes y otros nueve resultaron heridos, y fue el motor de hacer una excepción y permitir que los estudiantes hicieran el examen desde casa.

Los resultados de las pruebas, con una media del 96% —aproximadamente un 25% superior a la nota media—, llevaron al profesor Serrano a sospechar que la mayoría de sus alumnos había utilizado la IA para hacer trampa.

Para darles el beneficio de la duda, decidió realizar los exámenes finales de forma presencial. La puntuación media fue de tan solo el 48,6 %, y solo un estudiante obtuvo una calificación superior a la del examen parcial. El Comité Permanente de la Universidad de Brown está investigando el incidente, pero el profesor Serrano ya se ha comprometido a no volver a los exámenes a distancia.
En otro intento por descubrir a quienes hicieron trampa con la IA, el profesor Dr. Jason Gibson, de la Universidad Estatal de Alcorn en Mississippi, insertó una línea de texto blanco en una de sus preguntas de examen. Los estudiantes no podían verla, pero la IA sí. La instrucción oculta indicaba a los chatbots que incluyeran la palabra «Madagascar» en cada respuesta dentro de una frase sin sentido. Gibson afirmó que 32 de los 35 estudiantes utilizaron la IA sin siquiera revisar sus respuestas, dato comprobable dada la aparición aleatoria de la palabra «Madagascar» en las respuestas de esos 32 alumnos.

No debemos perder nunca de vista que las comunidades humanas se nutren del habla íntima, del relato familiar, de la conversación entre amigos. Así como en la escuela, las palabras crean lazos, la docencia es una relación de dos, la comunicación es su motor. La palabra hablada, la conversación entre docente y alumnos, el diálogo entre pares, la escucha activa son recursos tan atractivos como necesarios. La mirada atenta y la sonrisa sincera que subrayan la conexión entre profesor y alumnos son el semáforo que permite el paso de los saberes, la luz amarilla que ralentiza el avance, la voz situada que modera, el silencio que invita a hablar y el disenso que abre nuevos horizontes.
Es de relevancia entender el concepto de metacognición como un «pensar sobre el pensamiento», lo cual constituye una forma de comportamiento autorregulado. La metacognición permite a las personas supervisar sus acciones, reflexionar sobre ellas, controlar su comportamiento y modificarlo a partir de dicha reflexión.

En la enseñanza crítica en IA, se pueden incorporar actividades metacognitivas de diversas maneras. Actividades como la reflexión guiada sobre textos generados por IA (análisis de resultados de la IA), los diarios metacognitivos, los ejercicios de «pensar en voz alta», las listas de verificación para evaluar fuentes y los debates entre compañeros que animan a los estudiantes a revisar su razonamiento, así como identificar sesgos y considerar las implicaciones éticas del contenido generado por IA, son tareas fundam,entales en la enseñanza y educación contemporáneas.

Se puede invitar a los estudiantes a reflexionar mediante preguntas como las siguientes:

• ¿Cómo podría este contenido influir en las decisiones o percepciones de los demás si se comparte sin verificarlo?
• ¿De qué manera podrían los puntos de vista personales o experiencias previas condicionar la forma en que se interpreta cierta información?
• ¿Qué información podría faltar o haberse pasado por alto en un texto generado por IA?

Estos análisis de resultados añaden una dimensión importante de pensamiento crítico a la enseñanza dentro del medio tecnologizado, al tiempo que fomentan un uso constructivo de la IA. Esto se relaciona con el concepto de discernimiento informativo, que destaca cómo el juicio humano, los sesgos y la toma de decisiones que influyen en nuestra evaluación de la información.
En la era de la IA generativa, resulta especialmente importante verificar los resultados y respuestas automatizadas y aplicar el juicio humano para tomar decisiones fundamentadas.

Al tiempo que debemos subrayar la importancia de la metalfabetización y la metacognición —o autorreflexión crítica— como elementos clave para convertirse en aprendices autónomos dentro del ecosistema informativo actual, caracterizado por su rápida evolución.
            Antes de creer, verifica.
            Antes de compartir, comprueba.
            Antes de seguir, cuestiona.

• * "Territorium Life, la empresa que 'reprobó' el filtro de seguridad para el examen de admisión de la UNAM", por Rafael Mejía Fernández de Lara, en Milenio, México / 5 de agosto, 2026.
  
  

Fuente:
J. M. Shalani Dilinika, "Teaching Students to Think Critically About AI. Practical Approaches for Academic Librarians in Designing Literacy Instruction", en C&RL News [https://crln.acrl.org/index.php/crlnews/article/view/27322]