Preparar las clases con inteligencia artificial, diseñar nuevas actividades, pero también enseñar al alumnado a identificar sus límites: durante tres días, Ludovia permitió a más de 800 participantes contrastar herramientas, experiencias y prácticas. A lo largo de las conferencias y los intercambios surgieron cuestiones más profundas: crisis de la prueba, deuda cognitiva, ilusión del saber, fraude académico o incluso la dificultad para hacer evolucionar los sistemas de evaluación y certificación. Con la IA, lo que finalmente se pone en cuestión es nuestra manera de definir qué significa «saber».
¿Puede la inteligencia artificial ayudar realmente a un docente a preparar sus clases? ¿Qué se puede hacer con ella junto al alumnado? ¿Cómo evitar que la herramienta sustituya su propia reflexión? Y, sobre todo, ¿cómo pasar de los discursos sobre la IA a usos pedagógicos concretos?
Durante tres días, estas preguntas estuvieron presentes en numerosos intercambios de Ludovia.
Conferencias, mesas redondas, talleres, workshops, comunicaciones científicas y conversaciones informales permitieron a los más de 800 participantes inscritos descubrir herramientas, pero, sobre todo, contrastar usos y experiencias.
De la IA de la que se habla a la IA que se experimenta
Para el profesorado, el interés de un encuentro organizado justo antes del inicio del curso reside precisamente en la posibilidad de volver a las aulas con ideas que pueden ponerse en práctica de inmediato.
Aurélie Mercier Richard, docente de la academia de París y miembro de la red e-RUN, resume esta función de «transición» entre las vacaciones y la vuelta a las aulas:
«Ludovia se celebra justo antes del inicio del curso. Es allí donde recogemos todas las ideas que podremos reutilizar, establecemos contactos y descubrimos nuevas aplicaciones y recursos. Es una auténtica efervescencia antes de volver a empezar.»
Este año, la IA ha ocupado, naturalmente, un lugar importante. Pero con un cambio de perspectiva: más allá de descubrir herramientas, el profesorado se pregunta ahora en qué situaciones pueden aportar realmente un valor pedagógico.
Romain Bourdel Chapuzot, profesor de Física y Química en la academia de Aix-Marseille, insiste en la necesidad de hacer estas prácticas accesibles para aquellos docentes que todavía dudan en dar el paso:
«El objetivo es dirigirse a docentes que están más bien en una fase de “voy a empezar a probarlo”. Con la temática de la IA todavía existe cierto recelo. Por eso, el objetivo es ofrecer una solución fácil de utilizar para que, desde la semana siguiente, cuando vuelvan a encontrarse con sus alumnos, puedan poner en práctica las herramientas vistas durante los talleres.»
Utilizar la IA, pero también aprender a cuestionar sus respuestas
Sin embargo, el reto educativo va más allá de la simple apropiación de una nueva herramienta.
Una de las cuestiones centrales es ahora qué lugar debe ocupar la IA en el proceso de aprendizaje del alumno: ¿cómo utilizarla sin abandonar la búsqueda personal? ¿Cómo comprobar una respuesta generada? ¿Cómo detectar un error, un sesgo o una imprecisión? ¿Y cómo mantener el esfuerzo intelectual necesario para aprender cuando la herramienta puede producir una respuesta elaborada en cuestión de segundos?
Sensibilizar a los jóvenes sobre las limitaciones de la inteligencia artificial aparece así como el complemento indispensable de su utilización.
Para Mickaël Dourval, profesor de Historia y Geografía en la DRANE Occitanie y participante habitual en Ludovia, el interés del encuentro reside precisamente en este contraste continuo de prácticas:
«Cada año volvemos a encontrarnos con algunas personas, pero también hay nuevos docentes y nuevas prácticas pedagógicas. Este año, con la IA, necesariamente aparecen cosas nuevas e interesantes que nos permiten reflexionar sobre nuestras prácticas y mantener esta dinámica de reflexión sobre nuestra pedagogía.»
Crisis de la prueba, deuda cognitiva, ilusión del saber: lo que la IA obliga a replantear
A lo largo de las conferencias, una serie de conceptos apareció de forma recurrente en los debates. Quizá sean estos los que permiten dibujar los verdaderos retos educativos derivados de la llegada masiva de las IA generativas.
El primero podría resumirse mediante una «crisis de la prueba».
Cuando un alumno entrega un texto perfectamente estructurado, la resolución de un problema, una traducción o un trabajo realizado fuera del aula, ¿qué demuestra realmente ese trabajo? ¿Permite acreditar sus conocimientos y competencias o únicamente su capacidad para obtener un resultado, eventualmente con la ayuda de una inteligencia artificial?
La cuestión va mucho más allá del fraude académico. La IA desdibuja la relación tradicionalmente establecida entre el trabajo entregado por el alumno y el supuesto dominio de los conocimientos necesarios para realizarlo.
Obliga así a distinguir con mayor precisión entre conocimientos, saberes y competencias. Saber interactuar eficazmente con una IA puede convertirse en una competencia. Pero ¿puede ejercerse esa competencia sin conocimientos previos? ¿Cómo evaluar la pertinencia de una respuesta si no se domina suficientemente el ámbito en cuestión como para detectar un error, una imprecisión o un razonamiento falaz?
El riesgo de una «deuda cognitiva»
Otro concepto mencionado durante los intercambios es el de deuda cognitiva.
Al delegar cada vez más determinadas operaciones intelectuales en la máquina —buscar, sintetizar, reformular, argumentar, traducir, calcular o redactar—, ¿existe el riesgo de dejar de construir los mecanismos cognitivos necesarios para realizar esas mismas operaciones por uno mismo?
El beneficio inmediato puede entonces ocultar una deuda a más largo plazo.
El alumno obtiene un resultado con mayor rapidez, a veces incluso aparentemente mejor, pero sin haber recorrido necesariamente el camino intelectual que le permitiría apropiarse realmente de ese aprendizaje.
La pregunta que se plantea al docente deja entonces de ser tanto «¿hay que permitir la IA?» para convertirse en «¿qué etapas del aprendizaje podemos delegar sin impedir el propio aprendizaje?»
La ilusión del saber
Probablemente sea una de las paradojas más interesantes planteadas por la IA generativa: puede proporcionar una respuesta antes incluso de que el usuario disponga de los conocimientos necesarios para valorar su calidad.
Al formular respuestas fluidas, estructuradas y a menudo convincentes, la IA puede generar una auténtica ilusión del saber.
Haber obtenido una explicación no significa haberla comprendido. Ser capaz de reformular una respuesta producida por una máquina no significa necesariamente dominar el concepto. Y disponer instantáneamente de una información no significa ser capaz de movilizarla en una situación nueva.
Esta distinción podría convertirse en un aspecto central del aprendizaje: aprender a utilizar la IA implica también aprender a identificar lo que realmente sabemos, lo que creemos saber y lo que simplemente hemos obtenido de la máquina.
¿Y si el verdadero problema fuera la evaluación?
Estas preguntas conducen inevitablemente a la cuestión de la evaluación.
Una gran parte del sistema escolar y universitario sigue basándose en un principio relativamente sencillo: la producción realizada por el alumno o el estudiante constituye una prueba de lo que sabe o sabe hacer.
La IA debilita esta ecuación.
A partir de ahí, ¿habría que evaluar más el proceso y no únicamente el resultado? ¿Multiplicar las situaciones de evaluación oral? ¿Observar el razonamiento y las distintas etapas de elaboración? ¿Pedir al alumno que justifique sus decisiones? ¿Dar cabida a la IA en determinadas evaluaciones, manteniendo al mismo tiempo situaciones en las que el alumno deba demostrar lo que sabe hacer sin asistencia?
La transformación resulta aún más compleja porque afecta, más allá del aula, al sistema de validación y certificación de los títulos académicos. Modificar algunas prácticas pedagógicas puede ser relativamente rápido; transformar los mecanismos mediante los cuales una institución certifica oficialmente que un alumno o estudiante posee determinado nivel de conocimientos y competencias resulta mucho más difícil.
La cuestión del fraude sigue, por tanto, presente, pero podría ser únicamente la parte más visible de un problema mucho más profundo: ¿cómo seguir certificando competencias cuando las herramientas pueden producir, en lugar del alumno, una parte de aquello que hasta ahora servía precisamente para demostrarlas?
Prácticas que circulan más allá de las academias… y de las fronteras
Evidentemente, estas cuestiones no afectan únicamente al profesorado francés.
El espacio dedicado al intercambio de prácticas internacionales acogió a representantes de más de una decena de países, confirmando la apertura internacional iniciada por Ludovia.
Docentes de la Cataluña española y de la Cerdaña se reunieron, entre otros, con sus colegas franceses para compartir experiencias e interrogantes.
La asociación LUDOVIA aprovechó también esta edición para formalizar varias colaboraciones. Su presidente firmó convenios de colaboración con distintos actores nacionales e internacionales, entre ellos la Ligue de l’enseignement, AFINEF, MlfMonde, AFT-RN y la Red Nacional de e-RUN.
Administraciones locales y proveedores frente a los usos reales
Las transformaciones pedagógicas relacionadas con lo digital tampoco pueden disociarse de las decisiones relativas al equipamiento.
Los representantes políticos y responsables de las administraciones locales presentes pudieron reunirse con los expositores, intercambiar experiencias con sus homólogos y observar los usos presentados por los docentes.
Una delegación de Île-de-France presentó, en particular, la estrategia de la Región Île-de-France en materia de equipamiento de los centros educativos, tanto en los institutos de enseñanza general como en los de formación profesional.
Para las empresas presentes, Ludovia ofrece paralelamente la posibilidad de contrastar sus productos con los usos reales sobre el terreno.
Marc Geoffroy, del Club Smart, explica:
«Estamos en contacto directo con los usuarios, tanto si ya utilizan nuestras soluciones como si las están descubriendo. Esto nos permite recoger información de primera mano. Muchas funcionalidades se han desarrollado a partir de peticiones realizadas por docentes con los que nos hemos encontrado en el evento.»
Una relación directa que también valoran los nuevos expositores. Yamine Benmessaoud, de Dinobot, participaba por primera vez en Ludovia:
«Estamos encantados de haber participado en nuestro primer Ludovia, especialmente en el stand de AFINEF. El ambiente es muy cordial. Es diferente de otros eventos: la gente es mucho más accesible y resulta muy fácil intercambiar experiencias.»
La parentalidad digital entra en el debate
Otra novedad de esta edición: Ludovia ha ampliado la reflexión más allá del ámbito estrictamente escolar.
Por primera vez, se organizó durante toda la jornada del miércoles una gran Kermesse du Numérique, centrada, entre otros temas, en la parentalidad digital.
Una conferencia y una decena de talleres bajo una carpa permitieron abordar de manera concreta los usos digitales en el ámbito familiar. Alrededor de un centenar de personas —padres, familias y educadores— participaron en esta jornada.
Esta apertura está lejos de ser anecdótica en un momento en el que la IA generativa, las redes sociales y las herramientas digitales hacen cada vez más difusas las fronteras entre los usos escolares y personales de los jóvenes.
En definitiva, ¿qué significa «saber» en la era de la IA?
Con más de 800 participantes inscritos y docentes procedentes de numerosos territorios —entre ellos, unos cuarenta de Ariège—, esta edición de Ludovia quizá haya demostrado, sobre todo, que la cuestión educativa planteada por la inteligencia artificial está cambiando.
El debate ya no puede limitarse a decidir si hay que permitir o prohibir la IA, ni siquiera a elaborar una lista de las herramientas que pueden utilizarse en el aula.
Afecta ya al núcleo mismo del contrato educativo.
¿Qué debemos seguir aprendiendo cuando una máquina puede responder? ¿Qué conocimientos resultan imprescindibles para ser capaces de juzgar su respuesta? ¿Cómo evitar generar una deuda cognitiva al delegar demasiado pronto determinadas operaciones intelectuales? ¿Cómo distinguir entre una competencia real y una ilusión de competencia? ¿Y cómo demostrar un conocimiento o una capacidad cuando la IA puede contribuir a producir el resultado que hasta ahora servía para acreditarlos?
Estas preguntas remiten directamente a los métodos de evaluación, a los exámenes y, a largo plazo, al propio valor de la certificación de los títulos académicos.
La IA puede ayudar a preparar una clase, producir o adaptar recursos y abrir nuevas vías pedagógicas. Pero, al mismo tiempo, obliga a la escuela a reafirmar aquello que pretende transmitir: conocimientos, métodos y la capacidad de razonar, verificar, argumentar y ejercer el pensamiento crítico.
A pocos días de volver a encontrarse con sus alumnos, quizá los participantes hayan abandonado Ludovia llevando consigo no tanto una caja de herramientas como una pregunta que se ha vuelto esencial:
en un momento en el que una máquina puede producir una respuesta, ¿cómo podemos conseguir que el alumno construya realmente su propio saber y cómo permitirle demostrar que lo posee?
