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| Imagen generada con Chatgpt |
El aprendizaje flexible ha estado tradicionalmente relacionado con la posibilidad de adaptar tiempos, lugares, ritmos, recursos o formas de participación a las necesidades de quien aprende. Esta idea adquiere una nueva dimensión con la inteligencia artificial generativa.
Hoy una persona puede solicitar una explicación diferente, pedir ejemplos, revisar un texto, contrastar una idea, adaptar un contenido a su nivel de conocimiento o recibir retroalimentación prácticamente en cualquier momento.
Estas posibilidades amplían considerablemente las opciones disponibles para aprender.
Pero disponer de más opciones plantea una cuestión educativa importante: ¿quién toma las decisiones sobre el aprendizaje?
Esta reflexión aparece también en un reciente texto publicado por King’s College London sobre inteligencia artificial, confianza del estudiantado y futuro del aprendizaje.
Una de sus ideas más interesantes es que el uso de IA puede estar relacionado con la confianza que una persona tiene en su propia capacidad para escribir, argumentar, resolver una tarea o desarrollar una voz académica propia.
Cuando esa confianza disminuye, puede resultar cada vez más fácil delegar en la herramienta procesos que forman parte del aprendizaje: formular una idea, construir un argumento, decidir qué información es relevante o evaluar si una respuesta tiene sentido.
Aquí aparece un concepto especialmente útil: cognitive offloading, o descarga cognitiva.
Las personas siempre hemos utilizado recursos externos para ayudarnos a pensar: libros, notas, calculadoras, buscadores, mapas o conversaciones con otras personas. La IA amplía enormemente esta posibilidad porque puede intervenir en procesos más complejos de escritura, análisis, síntesis o generación de ideas.
Por ello, el debate educativo puede situarse en qué procesos decidimos delegar y cuáles queremos seguir desarrollando.
Una nueva dimensión del aprendizaje flexible
Desde esta perspectiva, el aprendizaje flexible puede entenderse de una manera más amplia. La flexibilidad sigue incluyendo la posibilidad de elegir cuándo aprender, dónde hacerlo, qué recursos utilizar o a qué ritmo avanzar. Con la IA aparece además la posibilidad de decidir qué tipo de apoyo necesitamos y en qué momento.
Una persona puede utilizarla para solicitar otra explicación de un concepto que no ha comprendido, generar ejemplos, comparar perspectivas, recibir comentarios sobre un borrador o explorar posibles caminos para resolver un problema.
Estas posibilidades pueden favorecer autonomía cuando quien aprende mantiene capacidad para decidir, seleccionar, comprobar y modificar lo que la herramienta propone.
La diferencia está en quién conserva el control sobre esas decisiones.
En una línea de investigación que estamos desarrollando sobre aprendizaje flexible y usos académicos de IA generativa distinguimos precisamente entre dos situaciones: una flexibilidad controlada por quien aprende y una flexibilidad progresivamente delegada en la herramienta.
En la primera, la IA amplía las posibilidades de actuación. La persona formula la pregunta, modifica las indicaciones, compara respuestas, verifica información, decide qué utiliza y reconoce por qué una determinada respuesta le resulta útil.
En la segunda, la herramienta empieza a asumir decisiones cognitivas y epistemológicas: qué ideas desarrollar, qué fuentes considerar, cómo estructurar un argumento o incluso qué posición adoptar.
La misma herramienta puede participar en ambos procesos. Lo que cambia es la relación que quien aprende establece con ella.
Confianza, conciencia y capacidad de decisión
Esto permite relacionar tres dimensiones que considero especialmente importantes: capacidad de decisión, confianza y conciencia sobre el propio aprendizaje.
La capacidad de decisión permite escoger entre diferentes caminos y recursos.
La confianza permite experimentar, equivocarse, formular una idea todavía incompleta y sostener una voz propia antes de recurrir inmediatamente a una respuesta generada.
Y la conciencia sobre el aprendizaje permite reconocer qué estamos haciendo, qué estamos aprendiendo y qué parte del proceso estamos delegando.
Estas dimensiones están muy relacionadas con la autorregulación.
Una persona que aprende de manera autónoma necesita planificar, tomar decisiones, comprobar sus avances y modificar sus estrategias cuando algo no funciona.
La IA puede acompañar muchas de estas acciones. También puede hacerlas invisibles si ofrece una solución demasiado rápidamente.
Por eso quizá una de las competencias importantes en los próximos años será aprender a detenerse y preguntarse: ¿para qué estoy utilizando esta herramienta en este momento?, ¿qué decisión estoy tomando yo?, ¿qué necesito comprender antes de aceptar esta respuesta?, ¿podría explicar posteriormente cómo he llegado a esta conclusión?
La oportunidad educativa de la IA
Mirada desde el aprendizaje flexible, la IA ofrece posibilidades especialmente interesantes porque puede proporcionar apoyos que antes dependían mucho más del momento, el lugar o la disponibilidad de otras personas.
Puede acompañar ritmos diferentes, facilitar otras formas de acceder a un contenido, apoyar la revisión de una tarea, ofrecer ejemplos adicionales o permitir explorar perspectivas diversas.
Esto puede ser especialmente valioso cuando forma parte de un ecosistema de aprendizaje más amplio: conversaciones con otras personas, proyectos, lectura, mentoría, trabajo colaborativo, experiencias prácticas y momentos de reflexión individual.
El texto de King’s College propone precisamente combinar la alfabetización en IA con experiencias que fortalezcan la responsabilidad sobre el propio trabajo, como el aprendizaje basado en proyectos y la mentoría. También plantea conservar determinados espacios donde leer, escribir, debatir o pensar sin recurrir inmediatamente a la IA.
Esta combinación resulta interesante porque permite entender la flexibilidad como capacidad para elegir entre diferentes formas de aprender según aquello que queremos conseguir.
Mantener el control también forma parte de aprender
La llegada de la IA generativa amplía de manera extraordinaria las posibilidades de apoyo al aprendizaje. Al mismo tiempo, hace más visible algo que siempre ha formado parte de la educación: aprender implica tomar decisiones.
Decidir qué necesitamos saber. Qué recurso utilizar. Cuándo pedir ayuda. Qué respuesta aceptar. Qué debemos comprobar. Cuándo continuar explorando y cuándo detenernos.
Por eso, quizá una buena manera de pensar el aprendizaje flexible en tiempos de IA sea preguntarnos por las condiciones que permiten que las personas mantengan capacidad de decisión, confianza y conciencia sobre su propio proceso.
La flexibilidad adquiere entonces un significado especialmente educativo: disponer de diferentes posibilidades para aprender y conservar la capacidad de decidir cómo utilizarlas.