Para el mundo docente en general y también en nuestro contexto de educación técnico superior, la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) ha transformado y aportado significativamente a los procesos de aprendizaje. Para los docentes comprometidos con la innovación y la mejora continua, la IA no solo representa un avance tecnológico, sino que también plantea desafíos epistemológicos y metodológicos que requieren una profunda reflexión y análisis. Este fenómeno, lejos de ser una simple herramienta digital, se ha convertido en un agente de cambio que nos obliga y desafía constantemente a reconsiderar nuestras prácticas pedagógicas, replantear nuestros métodos de evaluación y fortalecer la retroalimentación como pilar del aprendizaje significativo.
La integración de nuevas tecnologías en el ámbito educativo nunca ha sido un proceso exento de cuestionamientos. Históricamente, cada nueva herramienta ha generado incertidumbre y, hasta, inseguridad sobre su impacto en la calidad de la enseñanza. Sin embargo, el temor de que la IA reemplace al docente o elimine la dimensión humana de la educación resulta infundado si se le aborda desde una perspectiva estratégica. En lugar de verla como una amenaza a nuestra labor, debemos comprender su potencial como recurso de apoyo, capaz de agilizar tareas, optimizar el análisis de datos y generar propuestas pedagógicas más personalizadas. La clave radica en su correcta utilización, basada en una mirada crítica y reflexiva que garantice su valor añadido y humano al proceso educativo.
Desde una perspectiva pedagógica, los procesos de evaluación y retroalimentación aparecen como elementos esenciales en el proceso de enseñanza, ya que orientan a los estudiantes en su camino hacia la construcción de un aprendizaje significativo, lleno de conocimientos sólidos y aplicables. En este sentido, resulta pertinente preguntarse qué entendemos por un aprendizaje efectivo y significativo. David Ausubel (1963) señala que el aprendizaje es genuino cuando el nuevo conocimiento se conecta con estructuras cognitivas previas, es decir, cuando el estudiante establece relaciones entre lo nuevo y lo ya sabido. Esto implica reconocer que los estudiantes no son entidades vacías a la espera de ser llenadas con información, sino sujetos activos con experiencias, conocimientos previos y una capacidad crítica en desarrollo. La teoría de Ausubel se vincula con las ideas de Paulo Freire, quien rechazaba la concepción bancaria de la educación y promovía un enfoque dialógico, donde el aprendiz participa activamente en su proceso de construcción del conocimiento.
Se hace trascendental preguntarnos entonces: ¿mi evaluación y su posterior retroalimentación constituyen un proceso que contribuye al aprendizaje significativo de mis estudiantes?
John Hattie define la retroalimentación como la acción de ofrecer información para reducir la brecha entre el estado actual y el estado deseado de su aprendizaje, debe ser oportuna, eficaz y uno de sus factores determinantes es la motivación. Como docentes, sabemos que una evaluación puede ser tanto un motor de inspiración como un obstáculo que frena el desarrollo de competencias. En este contexto, los enfoques modernos de retroalimentación educativa, como el planteado por Duoc UC, proponen modelos más orientadores que punitivos. La retroalimentación efectiva debe estructurarse en tres dimensiones fundamentales: feed up (definir la meta educativa y los estándares de desempeño esperados), feedback (identificar el nivel actual de competencia del estudiante) y feed forward (proponer estrategias concretas para mejorar y alcanzar la meta propuesta). Esta tríada metodológica permite que la retroalimentación cumpla su propósito de guía formativa, evitando que se convierta en una mera corrección de errores sin una orientación pedagógica clara.
No obstante, implementar una retroalimentación efectiva es una tarea compleja que exige tiempo, dedicación y un alto nivel de análisis por parte del docente. Aquí es donde la inteligencia artificial emerge como una posible solución para optimizar este proceso. En lugar de percibirla como una amenaza que deshumaniza la enseñanza, debemos entender que su correcto uso puede potenciar la eficiencia de nuestra labor docente. La IA no nos exime de la responsabilidad de pensar y decidir críticamente, sino que nos brinda herramientas que facilitan la personalización del aprendizaje y la precisión en la evaluación y su posterior retroalimentación.
Existen diversas plataformas y herramientas de IA que han sido diseñadas específicamente para apoyar la labor educativa en materia de retroalimentación, tales como Notebook LM, Chipp, Gradescope y Rubric, entre otras. Estas aplicaciones tienen la capacidad de analizar patrones de respuesta en las evaluaciones, sugerir comentarios personalizados y generar informes detallados sobre el desempeño de los estudiantes. No obstante, como docentes, debemos mantener una actitud crítica ante los resultados que nos proporcionan estos sistemas. Si bien las respuestas generadas por la IA son precisas y pertinentes, es imprescindible recordar que su funcionamiento se basa en algoritmos entrenados con datos previos, lo que significa que pueden presentar sesgos o limitaciones en la interpretación contextual de cada estudiante.
Es aquí donde se manifiesta la necesidad de establecer un equilibrio entre el juicio humano y la asistencia tecnológica. La IA no debe reemplazar la reflexión docente, sino complementarla. Evaluar con detención los resultados obtenidos, revisar las rúbricas utilizadas y cruzar la información con el contexto real de nuestros estudiantes nos permitirá garantizar que la retroalimentación sea, además de oportuna, realmente efectiva y adaptada a sus necesidades individuales. La educación es, en esencia, un acto profundamente humano y la tecnología debe ser utilizada como una extensión y complemento de nuestras capacidades, no como un sustituto de nuestro criterio pedagógico.
A pesar de los múltiples y significativos beneficios que puede ofrecer la IA en la retroalimentación académica, también es fundamental reconocer sus limitaciones. La empatía, la comprensión del entorno sociocultural y la capacidad de interpretar matices en el aprendizaje de cada estudiante son aspectos que la inteligencia artificial aún no puede replicar con total precisión. Por esta razón, el papel del docente sigue siendo insustituible, pues es el único capaz de adaptar la enseñanza a los ritmos individuales y necesidades específicas de cada alumno y alumna. La tecnología es una herramienta poderosa, pero el verdadero motor del aprendizaje sigue siendo el vínculo humano que se establece entre el educador y sus estudiantes.
En definitiva, el desafío de integrar la inteligencia artificial en los procesos de evaluación y retroalimentación educativa nos invita a fortalecer nuestro rol docente con una visión crítica y tremendamente estratégica. La IA es una aliada poderosa si aprendemos a usarla con discernimiento, evitando la dependencia acrítica y promoviendo su uso como un recurso complementario. La clave radica en confiar en la tecnología, pero aún más en nuestra propia capacidad y experiencia como docentes. Somos nosotros quienes conocemos a nuestros estudiantes en su totalidad, comprendemos sus motivaciones y dificultades, y podemos brindarles la orientación que realmente necesitan para lograr sus metas de aprendizaje y objetivos.
Así, la educación del futuro no debe centrarse en la dicotomía entre tecnología y humanidad, sino en la convergencia de ambas dimensiones. Un docente que se apropia de las herramientas digitales con sentido crítico, sin perder de vista el factor humano, no solo será más eficaz en su labor, sino que también contribuirá a la construcción de un modelo educativo más integral, vanguardista y, sobre todo, profundamente humano.
Referencias:
Ausubel, D. P. (1963). The Psychology of Meaningful Verbal Learning. New York: Grune & Stratton.
Freire, P. (1970). Pedagogía del oprimido (1.ª ed.). Siglo XXI Editores.
Hattie, J., & Clarke, S. (2020). Aprendizaje visible: Feedback. Ediciones Paraninfo, S.A.
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