Asumir el desafío como asesor metodológico en Duoc UC implica, no solo contribuir en la integración, apoyo y capacitación de docentes nuevos y aquellos con una larga trayectoria en nuestra institución, sino también, desarrollar una gran capacidad de observación para identificar tanto fortalezas como oportunidades de mejora. En marzo de 2025, asumí este rol con mucho entusiasmo, sin imaginar el gran aporte que este proceso implicaría en los docentes y en mis propias prácticas pedagógicas, así como también el impacto que podría tener en el proceso de aprendizaje en muchos de nuestros estudiantes.
A medida que me adentré en mi labor como asesor pedagógico, pude identificar oportunidades de mejora recurrentes, como la necesidad de profundizar en la implementación de metodologías activas de aprendizaje, así como también en el desarrollo de los momentos claves de una clase: la activación de conocimientos previos, el desarrollo y cierres significativos. En este artículo, comparto una reflexión en cuanto a cómo la inteligencia artificial (IA) puede convertirse en una aliada para abordar estas necesidades.
La diferencia clave entre una clase teórica tradicional (expositiva) y una clase teórica con metodologías activas, radica en el rol que asumen los estudiantes en su proceso de aprendizaje.
Durante este semestre, tuve la oportunidad de observar diferentes clases. Debido a la naturaleza de algunas asignaturas, surge una pregunta recurrente: ¿cómo puedo planificar una clase teórica bajo un enfoque no tradicional integrando metodologías activas de aprendizaje? A partir de esta interrogante, advertí que, para muchos docentes, una clase orientada al estudio teórico suele entenderse como sinónimo de una clase expositiva, lo cual dificulta la incorporación de actividades prácticas en la planificación pedagógica.
Primeramente, a razón de comprender ambos conceptos, podemos definir a grandes rasgos, que una clase teórica es aquella en la que el o la docente expone los contenidos de forma expositiva mientras los estudiantes actúan como receptores pasivos del conocimiento. Este modelo, si bien permite cubrir rápidamente gran cantidad de contenidos, limita significativamente el desarrollo de habilidades tales como el pensamiento crítico, la capacidad de análisis, la colaboración y la aplicación práctica de conceptos.
En contraste, una clase teórica diseñada con metodologías activas de aprendizaje transforma el rol del docente en facilitador y el de los estudiantes en protagonistas de su propio proceso de construcción de saberes. En este enfoque, los contenidos teóricos dejan de ser solo información para memorizar y se convierten en herramientas para explorar, resolver problemas y reflexionar en conjunto. Este cambio favorece no solo una comprensión más profunda, sino también el desarrollo de habilidades transversales clave en la formación profesional actual.
Hacia clases más colaborativas con apoyo de inteligencia artificial.
En este contexto, la inteligencia artificial se posiciona como un recurso innovador que fortalece la aplicación de metodologías activas en clases teóricas, al brindar apoyo en la búsqueda de información, la generación de ideas y la simulación de escenarios reales, lo que facilita el aprendizaje colaborativo y autónomo.
En este sentido, herramientas tan sencillas como Padlet o incluso espacios colaborativos en tiempo real generados por IA, permiten a los estudiantes construir respuestas conjuntas, analizar casos o resolver problemas en equipo.
En muchas clases teóricas tradicionales, el tiempo presencial se limita a la exposición del contenido, mientras los estudiantes asumen un rol pasivo, tomando apuntes o solo ingresando fórmulas en programas en un computador, sin oportunidad real para discutir, reflexionar o aplicar los conceptos. Este enfoque dificulta el desarrollo de habilidades como el pensamiento crítico, el trabajo en equipo o la resolución de problemas.
La metodología de aula invertida (o flipped classroom) surge como una alternativa pedagógica que reorganiza los momentos de aprendizaje: la teoría se trabaja previamente fuera del aula, liberando el tiempo presencial para actividades que promuevan el análisis, la práctica y la construcción colaborativa del conocimiento.
Este modelo permite que el o la docente abandone el rol de simple expositor(a) para convertirse en un facilitador(a) que guía la aplicación del conocimiento. Hoy, la integración de herramientas de inteligencia artificial en este enfoque ofrece oportunidades innovadoras para enriquecer tanto el aprendizaje autónomo como el trabajo activo en el aula. Animar a los estudiantes a usar herramientas tan masivas hoy en día como ChatGPT puede ser una muy buena alternativa para motivar a los estudiantes a pedir explicaciones adicionales sobre los conceptos teóricos y luego contrastar o mejorar la información en parejas o en pequeños debates grupales, así como también solicitar ejemplos prácticos relacionados con la teoría generando resúmenes o mapas conceptuales que ayuden a organizar la información para posteriormente comparar sus ventajas y desventajas en un trabajo grupal, o realizar breves presentaciones exponiendo sus conclusiones.
Aguilera Vizuete (2023) respalda esta visión al destacar que la IA, bien integrada, fomenta la co-creación de conocimiento y no sustituye al docente, sino que amplía sus posibilidades de mediación pedagógica.
Aplicando la metodología de aula invertida y herramientas de inteligencia artificial, en lugar de utilizar la clase en la exposición teórica de los conocimientos, el docente puede proponer actividades que lleven a aplicar los conceptos, mientras la IA funciona como recurso de consulta personalizable, trabajando en estudios de caso o proyectos colaborativos, planteando preguntas a la IA para profundizar aspectos técnicos o explorar alternativas de solución, utilizando el pensamiento crítico y reflexivo para analizar estas soluciones y decidir en conjunto sus ventajas y desventajas.
Activar el aprendizaje desde el inicio: el potencial de la IA.
Otra de las oportunidades de mejora que logré identificar en mi rol como asesor metodológico, es la adecuada implementación de los tres momentos didácticos de una clase, en específico los momentos de inicio y el cierre.
Comenzar la clase directamente con los contenidos a estudiar implica la omisión de un momento trascendental en la clase: la activación de los conocimientos previos de los estudiantes. Sin este paso, la conexión entre lo que el estudiante ya sabe y los conocimientos nuevos, se diluye, afectando en gran medida la comprensión y la motivación
Es aquí donde la IA puede jugar un rol clave. Por ejemplo, herramientas como Socrative o Quizizz, alimentadas con IA, permiten a los docentes aplicar cuestionarios dinámicos que se adapten al nivel del estudiante, donde los docentes pueden integrar una breve evaluación diagnóstica usando este tipo de plataformas, de esta manera involucrar a los estudiantes activamente desde el inicio. Según Osorio Tipan (2023), este tipo de personalización mejora la comprensión y prepara cognitivamente al estudiante para el nuevo contenido. No se trata de hacer grandes transformaciones, sino de pequeños ajustes estratégicos con un impacto significativo.
El cierre como ritual pedagógico: IA para sintetizar y reflexionar.
En muchas ocasiones, por distintas razones como la planificación previa o el tiempo, los cierres de las clases pueden resultar un tanto improvisados o incluso inexistentes. Sin embargo, un buen cierre no es solo el resumen de contenidos, sino que invita a pensar y a reflexionar sobre el logro de los resultados de aprendizaje propuestos para la clase, así como también para prepararse para lo que viene.
Aquí también la IA puede ser una gran aliada al utilizar de forma guiada herramientas tan conocidas por nuestros estudiantes como ChatGPT, la cual permite generar resúmenes personalizados, formular preguntas reflexivas o proponer desafíos para la próxima clase. ChatGPT puede ser una muy buena alternativa para generar preguntas claves para que los estudiantes respondan al final de la clase en una lluvia de ideas digital y reflexionar en forma grupal sobre las respuestas obtenidas, lo que puede resultar en reflexiones profundas, mejores conexiones entre conceptos y retroalimentación instantánea, así como también proporcionar al docente una visión inmediata del nivel de comprensión alcanzado por sus estudiantes durante la clase.
Conclusión
Mi experiencia como asesor metodológico me ha enseñado que mejorar las prácticas pedagógicas no depende solo de la voluntad del docente, sino también de las herramientas que tiene a su alcance. La inteligencia artificial, bien orientada, puede facilitar cambios significativos sin demandar esfuerzos desmedidos. Activar conocimientos previos, promover el trabajo colaborativo y cerrar con sentido son prácticas posibles de reforzar con tecnología.
En ninguna medida esto se trata de reemplazar al docente, sino de empoderarlo y como asesores pedagógicos, tenemos la oportunidad de sugerir el uso de alternativas viables, contextualizadas y sostenibles. En este sentido, la integración de la inteligencia artificial en la educación ofrece oportunidades significativas para mejorar la práctica docente, especialmente en ámbitos como la integración de metodologías activas, la activación de conocimientos previos y los cierres de clases. Ya no podemos ver la IA como una moda pasajera, sino como una oportunidad para repensar lo que hacemos y cómo lo hacemos en nuestras aulas, ya que, al adoptar herramientas de IA, los docentes pueden crear entornos de aprendizaje más dinámicos, personalizados y efectivos, contribuyendo al éxito académico y al desarrollo integral de los estudiantes.
Referencias
- Aguilera Vizuete, M. (2023). Metodologías didácticas en la era de la Inteligencia Artificial: Innovación y adaptabilidad en el aula digital. Polo del Conocimiento. https://polodelconocimiento.com/ojs/index.php/es/article/view/9049/html
- Osorio Tipan, M. (2023). Personalización del aprendizaje a través de la IA en el aula: un estudio comparativo de metodologías activas. Polo del Conocimiento. https://polodelconocimiento.com/ojs/index.php/es/article/view/8772/html
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