Carlos de Aldama, doctor en Psicología Educativa por la UAM y profesor en la Universidad Complutense de Madrid, reflexiona sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en las aulas universitarias y la formación del futuro profesorado. En esta entrevista, este experto en competencia digital alerta sobre el riesgo de externalizar el pensamiento humano y aboga por pausar el ritmo del sistema educativo para priorizar el esfuerzo, la evaluación del proceso y el pensamiento crítico frente a la mera simulación de resultados.
¿Está el profesorado universitario preparado para actuar como filtro crítico ante las herramientas de la IA generativa frente a sus estudiantes?
Todavía hacen falta más espacios de reflexión, discusión y grupos de trabajo dentro del profesorado para posicionarse y reflexionar sobre las implicaciones de lo que está ocurriendo. Actualmente, cada docente intenta dar sentido de manera individual a lo que puede, pero faltan directrices conjuntas y colectivas.
¿Esta reflexión debería ser estructural en el caso de las facultades de educación?
Es una reflexión totalmente necesaria que debería ser estructural en la formación del futuro profesorado. Sin embargo, las presiones y obligaciones diarias dificultan encontrar espacios para repensar la estructura actual y reformar el currículum. Un ejemplo claro son los Trabajos de Fin de Grado (TFG); en muchas facultades se evalúa únicamente el producto escrito final y una exposición oral, dejándolo muy accesible para el uso irreflexivo de la IA. Es necesario reorientar esto hacia la evaluación del proceso, con entregas intermedias o exposiciones orales más prolongadas.
En vuestras investigaciones sobre competencia digital y pensamiento crítico, ¿cómo cambia la metodología en el aula cuando el alumnado tiene acceso instantáneo a modelos capaces de redactar, resumir y resolver problemas complejos en segundos?
Lo adecuado es intentar retrasar la entrada inicial de la IA en la tarea. Primero, se debe abordar su uso de forma transparente y compartida con los estudiantes, evitando un clima policial de sospecha. Retrasar la entrada de la herramienta evita externalizar el pensamiento desde el principio, permitiendo un proceso previo constructivo de reflexión antes de contrastar o complementar con la IA. No obstante, este enfoque encuentra limitaciones en aulas masivas de 60 alumnos o en niveles como secundaria y primaria, donde los trabajos ya llegan hechos desde casa.
“ Debemos evitar un escenario de simulación donde parezca que enseñamos y parezca que estudian ”
Si el modelo tradicional se basa en la asimilación y producción textual, ¿qué competencias pedagógicas deben priorizarse hoy en los planes de estudio del futuro profesorado?
Deben cultivarse valores de fondo como el compromiso con la tarea y la consideración del aprendizaje y del pensamiento como un esfuerzo valioso. Esto se transmite desde el propio ejemplo en el aula, dedicando tiempo a debatir y desarrollar ideas interesantes en lugar de centrar la atención exclusivamente en el producto final.
¿El modelo de masterclass centrado en la transmisión de conocimientos está obsoleto?
El modelo de lección magistral centrado únicamente en la transmisión unidireccional de contenidos no tiene sentido, y ya no lo tenía antes de la llegada de la IA debido a la abundancia de información en internet. La IA ha puesto en evidencia esta crisis previa. Lo que mantiene la relevancia del docente es el acompañamiento, la empatía y la creación de un vínculo humano. De hecho, algunos estudiantes afirman recurrir a la IA para que les explique conceptos que no entendieron en la explicación del profesor.
Mencionabas el caso de una actitud completamente distinta centrada en la responsabilidad. ¿Cómo fue ese caso?
Se trata del caso de un estudiante que, ante la propuesta de sus compañeros de resolver un trabajo mediante IA, prefirió no utilizarla para no perder el sentido de la actividad de aprendizaje. Este mismo alumno asistió como oyente a una asignatura durante todo un semestre, realizando todas las tareas sin estar matriculado, motivado únicamente por el deseo de aprender.
“ Evaluar hoy en día solo el producto escrito abre la puerta al uso irreflexivo de la IA: hay que evaluar el proceso ”
Esos dos perfiles muestran actitudes muy contrapuestas. ¿Cómo la describirías?
Se trata de un continuo relacionado con la disposición al esfuerzo. En un extremo está la tendencia a externalizar todo el proceso cognitivo para evitar el conflicto y el esfuerzo que requiere aprender. En el otro extremo están los estudiantes que disfrutan del proceso de aprendizaje y lo ven como una oportunidad personal.
Ante el debate sobre si la IA puede atrofiar capacidades como el análisis profundo o la lectura crítica, ¿dónde se sitúa la frontera entre una herramienta de apoyo y la sustitución del aprendizaje?
La clave reside en mantener el control y no delegar las bases principales del aprendizaje, limitando la delegación a tareas periféricas o rutinarias. Cuando se delegan el análisis, la planificación o la toma de decisiones, el proceso cambia radicalmente: en lugar de construir un argumento, el estudiante se limita a introducir un prompt y evaluar la apariencia de sofisticación de la respuesta generada.
Respecto a la idea de "aparentar que enseñas y aparentar que estudias", ¿estamos cayendo en un escenario de simulación?
La meta debe ser evitar la mera representación en el aula e incentivar la presencia de estudiantes dispuestos a discutir, cuestionar el origen de las teorías y analizar de forma crítica sus límites y sesgos.
¿El sistema educativo actual favorece este tipo de planteamiento crítico?
Prevalece de forma generalizada una fuerte orientación hacia la acreditación formal de títulos y la obsesión por las calificaciones. Esta dinámica dificulta que los estudiantes se abstraigan de la nota para centrarse de verdad en el aprendizaje.
“ La inteligencia artificial generativa obliga a replantear el sentido del aprendizaje y el valor del esfuerzo ”
¿Existe un desfase entre la formación que reciben los futuros docentes y la realidad que encuentran en las aulas?
Sí, existe un desfase notable provocado por la velocidad de los cambios tecnológicos y las inercias institucionales. A pesar de ello, sigue habiendo margen para replantear la práctica docente y crear espacios de innovación con sentido.
¿Qué principios deberían guiar la regulación del uso de la IA en la universidad para evitar el prohibicionismo o asumir un rol puramente policial?
La regulación debe basarse en recuperar valores fundamentales como el estímulo de la curiosidad genuina y el aprendizaje por ejemplo. Sin embargo, la lógica de la hiperproductividad y la urgencia constante dificultan este enfoque, habiendo provocado incluso una aceleración en la publicación de artículos científicos sin aportar mayor sosiego.
¿Cómo se puede evitar que la IA amplíe la brecha de desigualdad educativa según el tipo de uso que se le da?
Todo depende de los incentivos que plantee el docente. Muchos estudiantes emplean la IA con metas pragmáticas para resolver tareas rápidamente debido a la sobrecarga de entregas. La solución pasa por reducir la cantidad de trabajos pedidos para ganar en profundidad. Actualmente, los estudiantes suelen mejorar sus habilidades técnicas para interactuar con la herramienta, pero no necesariamente su nivel de comprensión ni de conocimiento.
Si tuvieras que proponer una medida prioritaria para la formación universitaria de los futuros docentes, ¿cuál sería?
La prioridad es hacer una pausa para reflexionar colectivamente en grupos de trabajo sobre los objetivos y el sentido de la enseñanza. Frente a la velocidad de la tecnología, es necesario ejercer agencia y establecer directrices pedagógicas que prioricen el pensamiento conjunto antes de integrar la IA en las aulas.