La mediación como punto de partida
En nuestras entradas previas sobre el tema de la alfabetización en inteligencia artificial, describimos lo que esta implica para dar paso a ideas prácticas para aplicar en nuestras aulas. En esta tercera parte queremos desarrollar un aspecto más específico, pero que creemos fundamental, para abordar el aprendizaje con IA: cómo los postulados de la Experiencia de Aprendizaje Mediado (MLE, por sus siglas en inglés) nos permiten enfrentar el desafío de la educación en nuestro contexto actual. En particular, porque la mediación es lo que nos permite como humanos desarrollar la capacidad de modificarnos (tanto a nosotros mismos como a nuestras herramientas de aprendizaje) para obtener los beneficios de la exposición directa que tenemos con el mundo (Feuerstein, p.24). De esta forma, “El mediador humano es el transmisor de los elementos culturales y significativos más amplios de los objetos y acontecimientos de la experiencia directa.” (Feuerstein, p. 27).
De lo anterior se desprende que “El mediador imparte al mediado los componentes que serán responsables de su capacidad para comprender los fenómenos, buscar entre ellos asociaciones y conexiones, y así obtener beneficios de ellos y ser modificado.” (Feuerstein, p. 27). Esto es lo que diferencia el que una persona viva una experiencia y que, a través de la mediación, la convierta en un aprendizaje (Feuerstein, p. 32). Al contrario, la falta de experiencias de aprendizaje mediadas puede hacer que una persona obtenga muy poco de un encuentro directo con tareas de aprendizaje. De esto, se deriva que “la capacidad de adaptación de la persona será extremadamente débil y se manifestará en una falta de flexibilidad a la hora de adaptarse a situaciones nuevas y complejas.” (Feuerstein, p. 34).
Planificar con intención
Los postulados sobre MLE nos ofrecen un marco sólido para pensar la alfabetización en IA más allá de los riesgos conocidos (plagio, automatización del aprendizaje, etc.) y, más relevante, centrarnos en cómo mediar la relación entre los y las estudiantes, nuestros objetivos de aprendizaje y los sistemas de IA. Estos últimos son un estímulo que debe ser intencionalmente organizado, filtrado y resignificado por la persona encargada de la mediación. En primer lugar, como señalamos anteriormente, es importante hacer una planificación que incorpore IA de manera concreta y asegurarnos que nuestros estudiantes comprendan los objetivos que tenemos para el curso. Más que plantearnos si se usará o no IA para desarrollar una evaluación, al usar estas herramientas como parte de ellas podemos delimitar los riesgos y explicitar lo que queremos desarrollar (analizar, justificar, comparar, etc.) sin que se reduzca a la creación de un producto en concreto. Por ejemplo, podemos utilizar los diversos sistemas de IA como fuentes de análisis y sus respuestas ya no serán el resultado esperado para cerrar un proceso de manera expedita, sino más bien, el inicio de una experiencia de aprendizaje que debemos mediar.
El mediador como guía de significado
En segundo lugar, si tomamos el rol del mediador como el transmisor de los elementos culturales y significativos de su contexto, como mencionamos al principio, deberá dar sentido y fomentar el diálogo en torno al cuándo, cómo y para qué usamos IA. Este rol implica también descubrir, activar y desarrollar el potencial de aprendizaje de cada estudiante: reconocer qué pueden hacer, qué están en condiciones de aprender y cómo una herramienta como la IA puede ser una palanca para ese proceso, siempre que medie una intención pedagógica clara. Nuevamente, con esta práctica se vuelve a posicionar a estos programas como objetos de análisis que permitan construir una reflexión en conjunto y no, reiteramos, que la desarrolle como una respuesta a un prompt. Además, nos permite explicitar tareas que con el uso de estas tecnologías pasan de ser complejas a simples instrucciones, como la escritura de un ensayo. Acá abrimos la puerta a cuestionar, si es que compete a nuestro contexto, cuál es el rol que tiene este tipo de actividad cultural. Le asignamos, educadores y aprendices, significado a lo que hacemos y, cuando nuestro rol es ser docente, nos enfocamos en comprobar que este sea comprendido por nuestros estudiantes. Esto es de suma importancia ya que “Los estudiantes aprenden mejor cuando están motivados y pueden establecer conexiones significativas con el trabajo del curso.” (Headden & McKay, 2015 citado en Stanford Teaching Commons)
Preservar la agencia del estudiante
En tercer lugar, mediar esta relación significa preservar y fortalecer la agencia del estudiantado. Desde la MLE, el aprendizaje ocurre cuando la persona logra atribuir sentido a la experiencia y reconocerse como capaz de actuar sobre ella. En el contexto de la IA, esto supone acompañar a los y las estudiantes para que puedan explicar sus decisiones, evaluar críticamente las respuestas generadas por los sistemas y asumir responsabilidad intelectual sobre sus producciones, incluso cuando estas han sido mediadas por tecnología. Esta perspectiva dialoga directamente con la Teoría de la Autodeterminación, que sostiene que el aprendizaje profundo y el bienestar dependen de la satisfacción de las necesidades de autonomía, competencia y relación. Ryan y Deci (2000) señalan que las personas aprenden mejor cuando perciben que sus acciones son autodeterminadas, que cuentan con las capacidades necesarias para enfrentar los desafíos propuestos y que el contexto educativo valida sus experiencias. En este sentido, una mediación pedagógica consciente del uso de IA no solo orienta el aprendizaje disciplinar, sino que también crea condiciones para sostener la motivación intrínseca y el compromiso activo del estudiantado frente a tareas cada vez más complejas.
De manera concreta, al incorporar la perspectiva de la Experiencia de Aprendizaje Mediado a nuestras aulas, debemos preguntarnos porqué la tarea, actividad, evaluación, que queremos hacer es significativa y qué esperamos que los y las estudiantes aprendan a través de ella. Algunas de las estrategias que podemos desplegar para lograr esto son esquematizadas por el Stanford Teaching Commons: especificar y explicitar los objetivos de aprendizaje permite diseñar actividades que no se limiten a evaluar productos finales, sino que favorezcan el desarrollo de habilidades observables y transferibles. Así, enfatizar el proceso por sobre el resultado, segmentar las tareas en etapas con retroalimentación y diversificar los formatos de evaluación permiten que la IA se integre como un apoyo al pensamiento más que un inhibidor de este. Además, es fundamental incorporar instancias de reflexión metacognitiva, fomentar la personalización de las tareas y la evaluación distribuida a lo largo del curso. Con todo esto, la mediación se torna protagonista para lograr que las herramientas de inteligencia artificial sean parte del aprendizaje intencional, situado y consciente, buscando desarrollar los procesos cognitivos planificados.
En síntesis, si algo nos enseña la MLE es que el aprendizaje no ocurre únicamente por exposición, sino por mediación. Frente a la IA, esta distinción cobra una relevancia especial: no basta con incorporarla al aula, sino que es necesario que quienes nos dedicamos a la docencia le demos sentido y la convirtamos, con o sin su uso, en una oportunidad real de aprendizaje.
Alejandro Rossi
Ph.D. en Español
Universidad de California, Davis
