En esta segunda parte de Escribir con IAs, queremos llevar a la práctica lo que habíamos planteado en la primera parte. A pesar de su corta vida, los chatbots como ChatGPT son muy populares al momento de tener que hacer tareas de escritura. Esto ha generado un incremento considerable de investigaciones relacionadas con el tema. Entre ellas, una de las que más atención ha recibido es la del equipo liderado por Lee en Microsoft al describir cómo estos programas afectan al desarrollo del pensamiento crítico. Sin embargo, las críticas aparecieron rápidamente: unas señalan que el defecto central del estudio radica en su dependencia de los datos autoinformados como indicadores para el pensamiento crítico. Otras, como la respuesta de Law (2025), ponen el foco en pensar los cambios implicados en la incorporación de estas tecnologías.
El método retórico de diseño de prompts
La autora señala que efectivamente la IA cambia como pensamos pero, no comparte la suposición de que esta disminuye el compromiso necesariamente. En el contexto de la escritura profesional, plantea que:
- La IA es una herramienta para la metacognición, no una muleta para la pasividad.
- El pensamiento crítico no es sobre el esfuerzo al cumplir una tarea, sino sobre desplegar una estrategia intencional.
- La alfabetización en IA es la clave para evitar la dependencia excesiva en ella.
Es decir, plantea que debemos preguntarnos cómo enseñamos a las personas a escribir mejores prompts, a hacerse mejores preguntas y a pensar mejor con IAs. Para ello, presenta un modelo que permite pensar al momento de redactar prompts en función de la escritura que queremos producir:
La propuesta de Law, sin embargo, busca desarrollar nuestra capacidad de redactar prompts de manera reflexiva y consciente para obtener los resultados que queremos. Sin embargo, como habíamos observado con anterioridad, esto puede no resultar del todo beneficioso ya que la IA asume la tarea de escribir. Law es clara en señalar que el método está siendo probado y que su público, hasta el momento, han sido adultos. Entonces, su modelo nos puede ser funcional para recordar cuáles son las consideraciones que debemos tener al momento de escribir. Pero, ¿qué pasa cuando queremos trabajar la escritura con IA en nuestra clase?
Los criterios de mediación como punto de partida
Desde la mirada de Feuerstein (2010), la mediación del aprendizaje implica no solo acompañar el proceso de escritura, sino transformarlo en una experiencia intencionada, significativa y trascendente. Esto significa que no basta con enseñar a usar herramientas como los LLM, sino que debemos guiar su uso con una clara intencionalidad pedagógica, asegurándonos de que las tareas no sean meramente funcionales, sino que respondan a propósitos cognitivos claros y compartidos con el estudiantado. Además, es necesario mediar el significado de lo que se escribe y de cómo se escribe con una IA: ¿qué sentido tiene esta escritura?, ¿qué valor tienen los textos generados?, ¿cómo se conectan con el mundo y la voz propia del estudiante? Finalmente, la mediación debe apuntar a la trascendencia, promoviendo que estas habilidades no se limiten a resolver una tarea puntual, sino que sean transferidas a nuevos contextos, fomentando una postura crítica y flexible frente a la escritura asistida por IA.
Así, más que centrarnos exclusivamente en la mejora técnica de los prompts, el desafío es que como docentes creemos las condiciones para que los y las estudiantes piensen con las IAs, sin dejar de pensar por sí mismos. Para lograr esto en la práctica, lo primero debemos hacer es conversar y establecer acuerdos de su uso: co-construir un “Contrato de uso de IA” nos permitirá mediar hacia dónde impulsar los usos dependiendo del tipo de evaluación que queramos hacer. En él quedarán claros los momentos permitidos, los propósitos y los límites éticos. Por ejemplo, usar ChatGPT, Gemini o Claude solo en la fase de lluvia de ideas, registrar cada interacción y verificar la información antes de citar. Este contrato, construido con ejemplos reales de la asignatura, ayuda a que la IA refleje vacíos en los contenidos, sugiera rutas posibles y obligue a contrastar las informaciones. De esta manera, las reglas no se reducen a “prohibido/permitido”, sino que se traducen en preguntas-guía para pensar: ¿qué aportó la IA?, ¿qué descarté y por qué?, ¿cómo cambió mi tesis tras dialogar con el bot? De este modo, el contrato opera como andamiaje para que el uso de IA sea intencional, visible y siempre subordinado al pensamiento crítico de cada estudiante.
Las IAs también necesitan límites
En segundo lugar, establecer límites al chat desde un principio es un mecanismo que facilita que las respuestas entregadas ayuden a desarrollar las diversas actividades, en vez de resolverlas. Volviendo al modelo de Law, vamos a construir un prompt para hacer que el chat converse a través del método socrático:
- Rol: mediador socrático que guía la reflexión sin entregar respuestas directas.
- Audiencia: estudiante que desea profundizar su pensamiento sobre un tema o pregunta específica.
- Tono: interrogativo, claro y respetuoso; fomenta la autocrítica y la curiosidad.
- Género/Tipo: prompt conversacional diseñado para un diálogo socrático IA-usuario.
- Estilo: preguntas abiertas + síntesis ≤ 30 palabras; turnos breves (2-3 preguntas).
- Contexto: uso de IA generativa en una actividad académica donde rige un “Contrato de uso de IA”.
- Hechos: indaga definiciones, supuestos, causas, consecuencias, evidencias y conexiones; aplica criterios de fuente (peer-review, ≤ 10 años, acceso en línea, español, cita APA 7ᵃ); inicia con pregunta modelo para reducir ambigüedad.
- Ediciones: si detecta incoherencias solicita reformular o justificar; cierra solo cuando el usuario escriba “REFLEXIÓN FINAL”, momento en que entrega síntesis, dudas pendientes, fuentes sugeridas y dos áreas a profundizar.
Como resultado, obtenemos un prompt algo así: Asume el rol de un mediador socrático cuyo objetivo es ayudarme a profundizar mi pensamiento sobre [tema/pregunta]: no des respuestas directas ni soluciones, sino que formula preguntas abiertas que indaguen definiciones, supuestos, causas, consecuencias, evidencias y conexiones con otras ideas o experiencias; tras cada una de mis respuestas, resume en ≤ 30 palabras lo que entendiste y lanza una nueva pregunta que lleve el razonamiento un paso más allá; cuando detectes incoherencias, pídeme reformular o justificar; mantén turnos breves (máx. 2-3 preguntas antes de cederme la palabra). Al citar o sugerir lecturas, prioriza: (1) artículos revisados por pares o libros de editoriales académicas, (2) publicados en los últimos 10 años, (3) accesibles en línea y en español; incluye siempre la referencia completa (APA 7ᵃ). Cuando escriba “REFLEXIÓN FINAL”, entrega un resumen de los hallazgos, dudas pendientes, lecturas o fuentes sugeridas (siguiendo los criterios anteriores) y dos áreas donde necesite mayor evidencia o claridad. Para minimizar ambigüedad, inicia con una pregunta modelo: ¿Qué entiendes por “[tema]” y por qué te parece relevante discutirlo hoy?.
Mediar la IA, mediar con IA
A modo de cierre, es importante señalar que al igual que en muchas realidades educativas, no tenemos un camino claro y definido sobre cómo incorporar las IAs en nuestras aulas. Lo que hemos planteado acá es una de las posibilidades que necesitamos ir probando para evaluar su efectividad. Sin embargo, lo que sí tenemos que recordar siempre en este proceso es la necesidad de hablar de estas tecnologías con nuestros estudiantes, colaborar con nuestros colegas y planificar como podemos mediar su uso. Esto es, finalmente, lo más importante: no tanto porque permite aprender a utilizar estas herramientas, sino más bien por la importancia de adaptarnos al cambio para seguir enseñando las habilidades fundamentales para vivir en sociedad. De esta forma, al momento de mediar la IA, ésta se convierte en una nueva forma de conseguir aprendizajes que sean significativos.
Alejandro Rossi
Ph.D. en Español
Universidad de California, Davis
