Por Carlos Bravo Reyes y Mercedes Leticia Sánchez Ambriz
Uno de los problemas más visibles en las aulas universitarias no es que los estudiantes utilicen inteligencia artificial. El problema aparece cuando la emplean para resolver todo, entregando resultados que no comprenden. Presentan un texto correcto, una infografía atractiva y realizan una exposición bien ordenada. Sin embargo, no pueden explicar una idea central, reconocer una fuente ni justificar una decisión. El producto parece terminado, pero el aprendizaje permanece oculto. Cometen errores y dicen que fue la IA quien lo dijo.
Esta situación obliga a revisar el sentido de la tarea. Durante años, los profesores evaluamos el resultado final como evidencia del trabajo intelectual. La inteligencia artificial ha debilitado esa relación. Un documento bien escrito ya no demuestra, por sí solo, que su autor conoce el tema. La fluidez verbal puede ocultar una comprensión limitada. También puede encubrir fuentes débiles, conceptos imprecisos y conclusiones que nadie verificó.
La respuesta más inmediata suele ser prohibir la IA o intentar descubrir cuánto texto produjo. Ambas decisiones dejan intacto el problema pedagógico. La pregunta no debería ser cuánto intervino la herramienta. Conviene preguntar qué hizo el estudiante con ella, qué examinó, qué descartó y qué puede defender sin consultarla otra vez.
La guía de la UNESCO sobre IA generativa en educación e investigación propone una integración centrada en las personas. También defiende el desarrollo de capacidades. El documento sobre reforma de la evaluación en la época de la inteligencia artificial plantea un cambio semejante. La evaluación debe preparar al estudiante para trabajar en un mundo donde la IA forma parte de la actividad profesional. También debe ofrecer evidencias confiables del aprendizaje alcanzado.
Hacer visible el aprendizaje
La experiencia que propongo puede llamarse: La ruta visible del aprendizaje con IA. Su propósito no consiste en producir más materiales. Busca que cada estudiante reconstruya el proceso seguido y responda por sus decisiones. NotebookLM funcionaría como mediador de la investigación, no como una máquina que entrega respuestas terminadas.
La actividad comenzaría con una pregunta problémica, que exige comparar, relacionar y tomar partido. Un ejemplo sería este: ¿cuándo contribuye la IA generativa al aprendizaje universitario y cuándo genera dependencia cognitiva? Podemos crear varios equipos de tres integrantes, donde cada uno podría delimitar la pregunta desde una asignatura o situación educativa concreta.
Cada equipo iniciaría una investigación profunda para construir un cuaderno en NotebookLM. Las fuentes podrían rondar entre ocho y diez, donde al menos cinco serían artículos académicos o revisiones científicas. También incluiría documentos institucionales y una fuente que presente una perspectiva diferente. Esta condición reduce la posibilidad de formar un corpus que solo confirme una idea previa.
Incorporar un documento al cuaderno no significa aceptarlo; por el contrario, cada fuente debe pasar por una revisión. Los estudiantes examinarían la autoría, la fecha, la procedencia, el método empleado, la evidencia presentada y sus límites, así como su relación con la pregunta. Una fuente puede parecer confiable y aportar muy poco. Otra puede ser pertinente, pero contener afirmaciones que deben compararse con otras fuentes. Esta tarea es la que obliga al estudiante a leer y analizar las fuentes, evitando así la aceptación tácita de todas las fuentes.
Para esta tarea se puede crear una tabla de calidad documental, donde se recogen todos los elementos antes mencionados. El estudiante tendría que explicar por qué conserva cada texto y qué uso le dará. También anotaría las fuentes descartadas y las razones del rechazo. Esta decisión tiene valor formativo. Buscar información es solo el inicio; seleccionar exige criterio.
Después se elaboraría un glosario comentado con diez o quince términos. Cada entrada contendría una definición redactada por el equipo y la fuente que la sustenta. También incluiría un ejemplo, un contraejemplo y su relación con otros conceptos. Copiar una definición no basta. El ejemplo muestra si el estudiante puede reconocer el concepto. El contraejemplo permite comprobar si comprende sus límites.
Este glosario cumple otra función: evita que categorías como pensamiento crítico, aprendizaje, dependencia o evaluación se utilicen como etiquetas vacías. Si el estudiante no puede explicar un término con sus propias palabras, tampoco puede utilizarlo con rigor en una conclusión.
En esta etapa entraría el sitio Prompts para trabajar con NotebookLM. Su biblioteca y el método 5C ofrecerían un andamiaje común. El método organiza cada consulta mediante contexto, corpus, comando, condiciones y comprobación. La acción cognitiva debe ser precisa. Comparar, evaluar, explicar y justificar producen interacciones más exigentes que resumir.
El sitio no debería convertirse en un banco para copiar instrucciones. Cada equipo seleccionaría tres prompts y los adaptaría a su problema. También redactaría uno propio mediante el método 5C. En todos los casos mostraría el prompt de referencia, la versión modificada y la razón de cada cambio.
Mostrar los prompts tampoco demuestra comprensión. Un prompt puede copiarse con la misma facilidad que una respuesta. Por eso, el registro debe incluir el propósito, el resultado obtenido, la verificación realizada y la decisión final. El estudiante explicaría si aceptó, corrigió, descartó o reformuló la respuesta. También presentaría un prompt que fracasó y mostraría cómo lo corrigió.
Una segunda tabla vincularía las afirmaciones con sus evidencias. Cada conclusión tendría una fuente, un fragmento de respaldo, una interpretación del equipo y una advertencia sobre sus límites. Esta separación ayuda a distinguir tres niveles. Uno corresponde a la fuente, otro a NotebookLM y el tercero a la conclusión estudiantil.
Desde el enfoque histórico cultural, la herramienta ocupa el lugar de un instrumento de mediación. No aprende en lugar del estudiante. Modifica la actividad y crea nuevas condiciones para acceder a la información. La apropiación del conocimiento surge cuando el estudiante dialoga, contrasta, explica y actúa con los conceptos. El profesor organiza esas condiciones y orienta el paso desde la ayuda externa hacia la comprensión propia.
La defensa cambia el sentido de la tarea
La infografía y la presentación serían productos de síntesis, pero no el centro de la evaluación. La infografía representaría relaciones entre conceptos, evidencias y conclusiones. Cada afirmación central indicaría su fuente. La presentación mostraría el proceso de investigación, las decisiones documentales, los prompts empleados y las correcciones realizadas.
La defensa del trabajo no consiste en crear diapositivas, ni en leerlas. El equipo tendría que responder varias preguntas. Explicaría qué investigó, cómo delimitó el problema y qué fuentes aceptó. También mostraría cómo influyeron los prompts y qué puede sostener sin ayuda de la IA. Esta última pregunta marca la diferencia entre repetir una salida y demostrar aprendizaje.
La actividad terminaría con una defensa individual. El profesor elegiría al azar un término del glosario, una fuente, una afirmación de la infografía y un prompt. Cada integrante explicaría su sentido y reconstruiría el razonamiento seguido. También respondería una pregunta nueva. La selección aleatoria impide que una sola persona concentre el trabajo y obliga a todos a conocer el proceso completo.
La calificación debe reflejar este cambio. La calidad de las fuentes recibiría el veinte por ciento. La relación entre afirmaciones y evidencias tendría otro veinte por ciento. El glosario y la comprensión conceptual representarían el quince por ciento. Los prompts, su justificación y sus reformulaciones sumarían otro quince por ciento. La infografía y la presentación aportarían el diez por ciento. La defensa individual completaría el veinte por ciento restantes.
Este reparto de notas no comunica una decisión pedagógica. Los productos visuales tienen valor, pero no sustituyen la investigación. Un diseño atractivo no compensa una fuente débil. Una presentación fluida no reemplaza la comprensión. La defensa tampoco funciona como castigo. Es el momento en que el estudiante convierte el proceso en lenguaje propio.
La propuesta permite trabajar varias habilidades en una sola experiencia. Los estudiantes buscan, seleccionan, comparan, definen, verifican, sintetizan y comunican. La taxonomía de Bloom deja de aparecer como una lista de verbos. Se convierte en una guía para formular operaciones intelectuales observables. La alfabetización en IA también adquiere un sentido pedagógico. No se limita a manejar funciones; incluye reconocer límites, examinar evidencias y asumir responsabilidad por una conclusión.
Esta tarea puede aplicarse en distintas asignaturas. Cambiarían la pregunta, el corpus y los productos, pero se conservaría el principio. Cada resultado generado con IA debe dejar una huella que permita reconstruir cómo se obtuvo. Esa huella no es una captura de pantalla. Está formada por fuentes, decisiones, dudas, correcciones y argumentos.
El mayor riesgo no es que la inteligencia artificial escriba por los estudiantes. El mayor riesgo es que ellos se acostumbren a presentar conocimientos que nunca hicieron suyos. Esa práctica alimenta una forma de aitoxicación: mucha información, apariencia de dominio y escasa capacidad para explicar.
Por eso, la tarea no termina cuando aparece el texto, la infografía o la presentación. En ese momento comienza la parte que realmente interesa al profesor. El estudiante debe mostrar qué comprendió, cómo llegó hasta allí y qué razones sostienen su respuesta. La autoría ya no se mide por la ausencia de inteligencia artificial. Se reconoce en la capacidad de examinarla, corregirla y responder por cada idea presentada.
La idea que estamos presentando surgió como parte de un taller sobre NotebookLM que recientemente realizamos con profesores y administrativos de la Facultad de Humanidades. La tarea evaluativa propuesta requiere madurez del estudiante, responsabilidad, habilidades digitales, en especial para trabajar con NotebookLM, y un sentido ético del trabajo. El profesor debe orientar detalladamente cada paso, para evitar que se salten algunos y volvamos al clásico copiar y pegar. Es una tarea que puede revisarse por partes y conlleva tiempo tanto en la fase de investigación, el desarrollo y su presentación final.
Tomado de 366-días
