Mucho antes de que un alumno pudiera generar un texto, una presentación o un proyecto mediante IA, ya podía entregar trabajos formalmente excelentes que decían bastante poco sobre lo que realmente sabía o era capaz de hacer. Podía copiar información, reproducir modelos, seguir mecánicamente unas instrucciones o construir una presentación atractiva sin haber comprendido demasiado aquello sobre lo que estaba trabajando.
La inteligencia artificial generativa no ha creado este problema. Lo ha agudizado.
Hoy la distancia entre la calidad de un producto y el aprendizaje necesario para producirlo puede ser enorme. Y eso hace mucho más difícil seguir evitando una de las preguntas clásicas de la educación: ¿qué evidencia demuestra realmente que alguien ha aprendido?
No es una pregunta antigua. Es clásica. Estuvo ayer, está hoy y seguirá estando mañana porque pertenece al núcleo de la pedagogía. Como también pertenecen a él otras preguntas inevitables: qué merece la pena aprender, qué conocimientos necesita una persona, qué debe ser capaz de hacer autónomamente, qué ayudas necesita durante el aprendizaje y cómo podemos favorecer que ese aprendizaje se produzca.
El problema es que, con demasiada frecuencia, estas preguntas han quedado desplazadas por discusiones construidas alrededor de etiquetas.
Tradicional o innovador. Papel o digital. Contenidos o competencias. Examen o proyecto.
Primero reducimos y después polarizamos.
Un examen en papel puede limitarse a exigir reproducción memorística o requerir análisis, argumentación, transferencia y resolución de problemas. Un proyecto digital puede implicar un proceso intelectual extraordinariamente complejo o consistir fundamentalmente en recopilar, reorganizar y presentar información apenas comprendida.
El soporte no determina la actividad cognitiva. La apariencia de una actividad tampoco garantiza su calidad pedagógica.
La investigación sobre lectura ofrece un buen ejemplo de por qué estas oposiciones resultan insuficientes. Clinton (2019), en una revisión sistemática y metaanálisis de 33 estudios experimentales con 2.799 participantes, encontró una pequeña ventaja global de la lectura en papel frente a pantalla. Sin embargo, esa diferencia aparecía fundamentalmente con textos expositivos y prácticamente desaparecía con los narrativos. La pregunta interesante, por tanto, no es decidir si somos partidarios del papel o de las pantallas, sino qué vamos a leer, para qué y en qué condiciones.
Algo parecido ocurre con la oposición entre contenidos y competencias. Willingham (2008), al revisar la investigación cognitiva sobre pensamiento crítico, señala que este no funciona como una capacidad genérica independiente de aquello sobre lo que pensamos: depende, entre otros factores, del conocimiento del dominio y de la práctica.
Para interpretar, comparar, argumentar o detectar un error necesitamos conocimientos sobre los que operar. Esto resulta especialmente evidente cuando tenemos delante una respuesta producida por una inteligencia artificial: para juzgarla críticamente necesitamos saber algo sobre aquello que estamos juzgando. Conocimientos y competencias no son enemigos. En muchas ocasiones, los primeros son condición para ejercer las segundas.
La alfabetización tampoco debería convertirse en una sucesión de sustituciones. Incorporar alfabetización digital, mediática o en inteligencia artificial no implica que leer, escribir o dominar un teclado hayan dejado de ser aprendizajes fundamentales.
La investigación sobre escritura vuelve a mostrarnos que las modalidades no son necesariamente intercambiables. Ibaibarriaga, Acha y Perea (2025) encontraron, con niños prelectores, ventajas del entrenamiento manuscrito frente al teclado en el aprendizaje de nuevas letras y palabras. Eso no convierte la escritura manual en universalmente superior al teclado. Nos recuerda algo mucho más interesante: antes de sustituir una práctica por otra necesitamos preguntarnos qué procesos intervienen y qué pretendemos aprender.
Una persona alfabetizada hoy necesita incorporar nuevas capacidades sin perder las anteriores.
Quizá nuestra afición por las etiquetas tenga un problema todavía más profundo: no solo polariza, también reduce la complejidad de aquello que pretende describir.
Ocurre incluso cuando hablamos de los grandes pedagogos. Freinet puede acabar reducido a «la imprenta», cuando la imprenta escolar solo adquiere sentido dentro de una concepción pedagógica mucho más amplia: texto libre, periódico escolar, correspondencia entre escuelas, cooperación, expresión del alumnado y apertura de la escuela hacia la vida.
La herramienta importa. Amplía posibilidades y puede transformar profundamente una práctica. Pero solo podemos comprender qué significa pedagógicamente cuando observamos las relaciones que establece con los propósitos, el contexto, los métodos y el aprendizaje. Fawns (2022) ha descrito precisamente esta interdependencia mediante su propuesta de una entangled pedagogy, cuestionando una separación rígida entre pedagogía y tecnología.
El problema no es utilizar herramientas. Siempre las hemos utilizado. El problema aparece cuando convertimos una herramienta, un soporte o una metodología en una identidad pedagógica y empezamos a juzgar desde la etiqueta en lugar de hacerlo desde aquello que pretendemos conseguir.
Y aquí volvemos a la evaluación.
Bastani et al. (2025), en un experimento con estudiantes de secundaria que aprendían matemáticas, encontraron una distinción especialmente relevante. Los alumnos que disponían de una interfaz de inteligencia artificial generativa mejoraban considerablemente su rendimiento mientras podían utilizarla. Sin embargo, cuando posteriormente debían realizar una prueba sin esa ayuda, ese mejor desempeño no se traducía necesariamente en mayor aprendizaje. En determinadas condiciones, quienes habían utilizado libremente la IA obtuvieron incluso peores resultados posteriores que quienes habían aprendido sin ella. Cuando la herramienta incorporaba salvaguardas pedagógicas destinadas a preservar parte del esfuerzo cognitivo del estudiante, ese perjuicio se reducía.
Hacer mejor una tarea no equivale necesariamente a haber aprendido más.
Esta distinción debería preocuparnos bastante más que decidir si un examen es tradicional o un proyecto innovador.
Evaluar significa poder realizar alguna inferencia razonable sobre lo que un alumno sabe, comprende o es capaz de hacer. Y para ello tendremos que preguntarnos qué evidencia necesitamos en cada caso.
A veces será un producto. Otras necesitaremos observar el proceso. En determinados aprendizajes tendrá sentido comprobar el desempeño autónomo; en otros, plantear una situación diferente que exija transferir lo aprendido, pedir una defensa oral o combinar distintas evidencias. Habrá actividades en las que el alumno utilice herramientas externas y momentos en los que necesitemos retirarlas para saber qué puede hacer por sí mismo.
No existe una respuesta única porque tampoco existe una única pregunta de evaluación.
La inteligencia artificial hace más urgente esta discusión, pero no la inaugura. Y quizá ese sea precisamente uno de los riesgos del momento actual: tratar un problema educativo anterior como si hubiera nacido con la última tecnología que ha llegado a nuestras aulas.
No necesitamos empezar de cero.
Necesitamos volver a poner en el centro las preguntas que nunca deberían haberlo abandonado.
¿Qué merece la pena aprender? ¿Qué necesita saber una persona? ¿Qué debe ser capaz de hacer? ¿Cómo aprende? ¿Qué ayudas necesita? ¿Y qué evidencia nos permite afirmar que realmente ha aprendido?
Las herramientas cambiarán. Los contextos cambiarán. Algunas tecnologías modificarán profundamente lo que podemos hacer y nos obligarán a construir respuestas nuevas.
Las preguntas clásicas seguirán ahí.
Referencias
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
Clinton, V. (2019). Reading from paper compared to screens: A systematic review and meta-analysis. Journal of Research in Reading, 42(2), 288–325. https://doi.org/10.1111/1467-9817.12269
Fawns, T. (2022). An entangled pedagogy: Looking beyond the pedagogy–technology dichotomy. Postdigital Science and Education, 4, 711–728. https://doi.org/10.1007/s42438-022-00302-7
Ibaibarriaga, G., Acha, J., & Perea, M. (2025). The impact of handwriting and typing practice in children’s letter and word learning: Implications for literacy development. Journal of Experimental Child Psychology, 253, 106195. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2025.106195
Willingham, D. T. (2008). Critical thinking: Why is it so hard to teach? Arts Education Policy Review, 109(4), 21–32. https://doi.org/10.3200/AEPR.109.4.21-32
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