Nov/26 En esta ocasión, Vargas Cano muestra cómo la IA puede fortalecer el aprendizaje universitario al integrarse con los fundamentos pedagógicos clásicos y los Proyectos Educativos Institucionales (PEI), respondiendo a los retos formativos actuales de los jóvenes sin sustituir el rol docente.
El panorama educativo contemporáneo enfrenta una encrucijada que exige repensar los fundamentos mismos del proceso de enseñanza-aprendizaje en las instituciones de educación superior. Los jóvenes universitarios de hoy llegan a las aulas con una configuración cognitiva profundamente marcada por la inmediatez digital, la fragmentación atencional y una relación ambivalente con el conocimiento: acceden a volúmenes de información sin precedentes, pero enfrentan dificultades crecientes para sostener la concentración, construir pensamiento crítico y otorgar sentido a lo aprendido. A esta realidad se suman las secuelas de la formación pandémica, que evidenció brechas significativas en las competencias de autorregulación, la motivación intrínseca y la capacidad de trabajo colaborativo. En este contexto, resulta imperativo que las instituciones universitarias revisen sus Proyectos Educativos Institucionales —PEI— no como documentos estáticos, sino como marcos vivos que integren los aportes de la inteligencia artificial sin perder de vista los principios fundamentales del aprendizaje humano que la pedagogía ha consolidado durante más de un siglo de investigación rigurosa.
Para abordar esta integración con solidez, conviene partir de los postulados clásicos que explican cómo aprende el ser humano. Jean Piaget demostró que el conocimiento no se recibe pasivamente, sino que se construye mediante la interacción activa del sujeto con su entorno, a través de procesos de asimilación y acomodación que transforman las estructuras cognitivas. Lev Vygotsky, por su parte, complementó esta visión al subrayar el carácter social del aprendizaje y al proponer la Zona de Desarrollo Próximo como el espacio donde la mediación de un otro más experto permite al estudiante alcanzar niveles de comprensión que no lograría en solitario. David Ausubel, con su teoría del aprendizaje significativo, insistió en que el nuevo conocimiento solo se ancla de manera duradera cuando el aprendiz puede relacionarlo con sus estructuras previas y con su experiencia vital, en oposición al aprendizaje memorístico que, según sus propias palabras, «se desvanece antes de ser utilizado». Jerome Bruner añadió a este corpus la importancia del andamiaje pedagógico y del aprendizaje por descubrimiento, mientras que John Dewey sentó las bases de una educación experiencial donde el hacer y el reflexionar se entrelazan. Más recientemente, George Siemens, con su conectivismo, propuso que en la era digital el aprendizaje reside también en las redes, en los nodos de información y en la capacidad de navegar entre ellos, lo cual anticipa de manera notable el papel que la inteligencia artificial puede desempeñar como mediadora del conocimiento.
El PEI, en el marco normativo Colombiano, la carta de navegación que define la identidad, la misión, la visión y el modelo pedagógico de una institución de educación superior; sin embargo, con frecuencia el PEI se convierte en un documento declarativo que no logra permear las prácticas cotidianas del aula ni dialogar con las transformaciones tecnológicas del entorno. Un PEI verdaderamente transformador debería articular, en su horizonte filosófico, una concepción del estudiante como sujeto activo —en consonancia con Piaget y Bruner— y, al mismo tiempo, reconocer que la mediación tecnológica ya no es un complemento, sino una condición estructural del ecosistema formativo. La incorporación de la inteligencia artificial en este documento rector no debe entenderse como una adición instrumental, sino como una reconfiguración del modelo pedagógico que permita operacionalizar la Zona de Desarrollo Próximo vygotskiana a escala personalizada, garantizando que cada estudiante reciba el andamiaje que necesita en el momento preciso de su proceso.
La inteligencia artificial, entendida desde sus propuestas más maduras en el ámbito educativo, ofrece posibilidades que dialogan de forma directa con estos postulados teóricos. Los sistemas de tutoría inteligente, por ejemplo, materializan la idea del andamiaje bruneriano al adaptar la dificultad de las tareas, ofrecer retroalimentación inmediata y calibrar el nivel de desafío según el desempeño del estudiante, algo que Holmes, Bialik y Fadel (2019) describen como la personalización radical del aprendizaje. Las plataformas basadas en procesamiento de lenguaje natural permiten que el docente diseñe experiencias donde el alumno formula preguntas, recibe contraargumentos y refina su pensamiento, emulando el diálogo socrático que Freire reivindicaba frente a la educación bancaria. Asimismo, los entornos de aprendizaje adaptativo posibilitan que la retroalimentación significativa de Ausubel deje de ser una promesa general y se convierta en una experiencia concreta: el sistema identifica los conocimientos previos del estudiante, detecta las concepciones erróneas y propone rutas alternativas que conectan el nuevo contenido con lo ya sabido, favoreciendo la asimilación profunda y no exclusivamente la acumulación superficial de datos.
No obstante, la implementación de estas herramientas exige una mirada crítica que los PEI deben contemplar con rigor. Los problemas actuales de aprendizaje en los jóvenes universitarios —la dispersión atencional derivada de la multitarea digital, la tendencia al consumo pasivo de contenidos, la dificultad para sostener procesos de lectura profunda y la ansiedad ante la incertidumbre académica— no se resuelven simplemente con más tecnología. Como advirtió Paulo Freire, la educación es un acto político y ético antes que técnico. Si la inteligencia artificial se introduce únicamente como mecanismo de eficiencia o como sustituto del vínculo pedagógico, se corre el riesgo de profundizar la alienación del estudiante y de reducir el aprendizaje a una transacción algorítmica. El PEI debe, por tanto, establecer salvaguardas: la IA como mediadora y no como reemplazo del docente; la transparencia en el uso de datos; la formación del profesorado en competencias digitales críticas; y la preservación de espacios de encuentro presencial donde el aprendizaje socioemocional, la argumentación oral y la construcción colectiva del saber sigan siendo protagonistas.
La articulación entre aprendizaje humano, PEI e inteligencia artificial puede concebirse, entonces, como un triángulo dialéctico donde cada vértice nutre a los otros. Desde la perspectiva del constructivismo piagetiano, la IA puede ofrecer entornos de experimentación donde el estudiante formula hipótesis y observa consecuencias en simulaciones complejas; desde el enfoque sociocultural vygotskiano, puede funcionar como un par más experto disponible las veinticuatro horas que amplía la Zona de Desarrollo Próximo; desde la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel, puede mapear las redes conceptuales del alumno y proponer puentes cognitivos personalizados. El PEI, como documento articulador, debe traducir estos principios en políticas concretas: líneas de investigación institucional sobre pedagogía aumentada, indicadores de calidad que midan no solo la adquisición de contenidos sino la capacidad de transferirlos, y programas de acompañamiento que atiendan la dimensión afectiva del aprendizaje, especialmente vulnerable en una generación que atraviesa crisis de salud mental documentadas por organismos como la UNESCO y la OMS.
En síntesis, fortalecer el aprendizaje universitario mediante la inteligencia artificial no consiste en automatizar la enseñanza ni en delegar la formación en algoritmos, sino en aprovechar el potencial de estas tecnologías para hacer realidad, por fin, los ideales que la pedagogía ha formulado durante décadas: una educación verdaderamente centrada en el sujeto, respetuosa de sus ritmos, conectada con su experiencia y abierta a la construcción colectiva del conocimiento. El PEI, renovado y amplio, puede ser el instrumento que convierta esa aspiración en política institucional, siempre que se asuma que la tecnología es medio y no fin, y que el horizonte último de toda educación sigue siendo, como recordaba Dewey, la formación de personas capaces de pensar por sí mismas, de actuar con responsabilidad social y de transformar el mundo que habitan. La inteligencia artificial, bien integrada, no deshumaniza la educación; la humaniza al liberar tiempo docente para el vínculo, al democratizar el acceso al andamiaje y al permitir que cada estudiante, con su singularidad irreductible, encuentre un camino propio hacia el saber.
Referencias
– Ausubel, D. P., Novak, J. D., & Hanesian, H. (1983). Psicología educativa: Un punto de vista cognoscitivo (2.ª ed.). Trillas. (Obra original publicada en 1978)
– Bruner, J. S. (1960). The process of education. Harvard University Press.
– Dewey, J. (1916). Democracy and education: An introduction to the philosophy of education. Macmillan.
– Freire, P. (1970). Pedagogía del oprimido. Siglo XXI Editores.
– Piaget, J., & Inhelder, B. (1969). The psychology of the child. Basic Books.
– Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
– Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/our-work/artificial-intelligence-in-education/