La inteligencia artificial ya forma parte de la escuela
NewsITe
Lejos de ser una amenaza externa, la inteligencia artificial (IA) ya es parte del día a día de estudiantes y docentes argentinos. Así lo plantean Silvia Vilches y Ruth Chackiel en su libro Prácticas docentes en tiempos de inteligencia artificial, donde proponen dejar atrás la idea de que la escuela debe “adaptarse” a la IA y avanzar, en cambio, hacia una verdadera apropiación pedagógica de estas herramientas.
Ambas autoras cuentan con más de tres décadas de experiencia en el sistema educativo, en cargos de maestra, dirección y supervisión. Desde ese recorrido sostienen que el debate central no pasa por discutir si la IA debe o no ingresar a las aulas, sino por cómo se la integra a la enseñanza, con qué criterios de evaluación y de autoría, y con qué sentido formativo para chicas y chicos.
En capacitaciones realizadas en diferentes provincias, las especialistas detectan un patrón que se repite: docentes que ya utilizan IA generativa para resolver tareas cotidianas, pero sin un marco claro para hacerlo con mirada crítica ni con objetivos didácticos definidos. Su propuesta se orienta precisamente a acortar esa brecha entre la teoría y la práctica escolar.
Uno de los mitos más extendidos entre el personal docente, señalan, es creer que “la IA lo hace todo por vos”. Este supuesto se vuelve especialmente sensible cuando se habla de evaluación. Si la escuela sigue pidiendo la monografía tradicional, es esperable que aumenten el copiar y pegar y la dificultad para valorar qué aprendió realmente cada estudiante. Por eso, las autoras plantean que la evaluación debe correrse hacia otros aspectos del proceso.
Evaluar el proceso: del copiar y pegar al análisis de decisiones
Vilches y Chackiel proponen cambiar el foco: en lugar de limitarse al producto final, mirar qué hizo cada estudiante con la herramienta. Eso implica observar qué tipo de prompts elaboró, qué instrucciones dio, cómo repreguntó, qué aceptó y qué descartó de las respuestas automáticas. En esa serie de decisiones se juega hoy buena parte del aprendizaje.
En su libro presentan una grilla de “evaluación reflexiva” que incluye, entre otros puntos, revisar si las consignas fueron claras, si se analizaron críticamente las salidas de la IA, qué errores se detectaron y corrigieron y qué parte del trabajo puede considerarse realmente propia. Este enfoque se vincula con la idea de “escritura mestiza” o “posplagio”: producciones en las que se entrelazan aportes humanos y de algoritmo.
Otro eje clave es el trabajo sobre las llamadas “alucinaciones” de la IA, es decir, respuestas incorrectas o inventadas que requieren verificación. Lejos de ser solo un problema, las autoras las ven como una oportunidad pedagógica para enseñar a contrastar fuentes, dudar, cotejar datos y sostener un pensamiento crítico ante la información digital.
Cambios institucionales y trabajo colectivo con IA
Para que la IA no quede reducida a experiencias aisladas de docentes entusiastas, Vilches y Chackiel insisten en la necesidad de acuerdos institucionales. Proponen jornadas específicas, espacios de debate y formación continua donde cada escuela pueda definir criterios comunes sobre qué se considera producción original, cómo se declara el uso de IA y qué lugar tendrá en las rúbricas de evaluación.
Ese trabajo, remarcan, no puede hacerse en soledad. La enseñanza es una tarea colectiva que involucra equipos directivos, supervisión y docentes de distintos niveles. También exige condiciones materiales básicas –conectividad, dispositivos y tiempo institucional– para diseñar propuestas que incluyan a la IA sin dejar de lado otras urgencias escolares, como la convivencia, la educación sexual integral o el abordaje de conflictos cotidianos.
Para las autoras, la IA no reemplaza al rol docente, sino que lo obliga a transformarse. En un contexto en el que incluso niños y niñas de primaria ya consultan chats de IA desde el celular, el desafío pasa por acompañar esos usos, enseñar a formular buenas preguntas, problematizar los sesgos y garantizar siempre un espacio de reflexión sobre cuánto de lo producido pertenece al estudiante y cuánto al algoritmo.
“La discusión no es si la inteligencia artificial debe estar o no en la escuela, sino cómo integrarla pedagógicamente y qué decisiones toman los estudiantes cuando la usan”, sostienen Vilches y Chackiel.
En esa clave, evaluar hoy supone mirar mucho más que un trabajo entregado: implica reconocer procesos, elecciones y aprendizajes que se construyen en diálogo permanente entre personas, tecnologías y proyectos institucionales.
