Doctor en Filosofía de la Educación por la Universidad de Stanford, el estadounidense Nicholas Burbules (72) investiga hace décadas el impacto de las nuevas tecnologías en la enseñanza. Fue uno de los principales impulsores del concepto de “aprendizaje ubicuo”, que describe cómo los dispositivos conectados a Internet transformaron para siempre la manera de enseñar y aprender.
Ahora, en plena revolución de la Inteligencia Artificial, pone el foco en los desafíos que esta tecnología plantea para el aula y el rol docente.
Burbules estuvo en la Argentina para participar del VII Seminario de Innovación en Educación de Ticmas, donde cerró el encuentro, y se hizo un tiempo para hablar con Clarín.
– ¿Cuáles son los principales desafíos que plantea hoy la IA en educación?
– Creo que el mayor desafío es si la IA se va a convertir en un apoyo o en un sustituto del aprendizaje. Por ejemplo, un gran problema en EE.UU. -y estoy seguro de que también aquí- es que los estudiantes usan IA para escribir sus trabajos. Pero el tema de la escritura es que solo se aprende escribiendo. Como muchas cosas en el aprendizaje, aprendemos haciendo. Entonces, si la IA escribe un trabajo por nosotros, el trabajo queda hecho, pero en educación el objetivo no es producir el trabajo. El objetivo es atravesar el proceso de crearlo. Ahí es donde ocurre el aprendizaje. Por eso, el desafío es si la IA se transforma en un sustituto del aprendizaje o si se construyen maneras que lo apoyen. Y a veces, los docentes son parte del problema.
– ¿Por qué?
– Por dos razones. La primera es que muchas veces hacemos que el estudiante crea que producir el trabajo es el objetivo. Entonces, una vez que lo entregó, ya está. En un caso como el tuyo, un periodista, tu tarea es producir el artículo. Al empleador si usás IA no tendría que importarle: si el artículo es bueno, y además el periodista lo hizo más rápido, perfecto. Pero como docente, el objetivo no es el artículo: es el proceso de producción, de aprendizaje. Entonces, uno de los problemas es que ponemos demasiado foco -como educadores- en los resultados o productos finales, y no lo suficiente en el proceso.
– ¿La segunda razón?
– El otro problema -y esto se lo digo todo el tiempo a mis colegas- es cuando dicen: “Mis estudiantes están usando IA para escribir los trabajos”. Y yo les respondo: si les das tareas que permiten usar IA, entonces van a usar IA. Pero el problema no es el estudiante. El problema es la tarea que les estás dando. Si la consigna es “lean este libro y resuman los principales acontecimientos”, eso es exactamente lo que la IA hace bien. Pero el problema no es la IA: es la consigna. Es una mala consigna. Ahora, si les preguntás: “¿Cómo desarrolla este autor los aspectos psicológicos de los personajes?”, ahí sí tienen que leer y comprender realmente el libro, no simplemente describir hechos. Tenemos que pensar mejor las tareas que damos. Tengo un colega, ya retirado, que siempre tomaba exámenes orales. Cada estudiante iba a su oficina durante media hora y él les hacía preguntas sobre la materia. Y no solo hablaba el estudiante: también había preguntas de seguimiento, imposibles de predecir. Ahí descubrís si realmente comprendieron el contenido. Hay una palabra que uso mucho en este tema: comprensión. Enseñamos para la comprensión, ya sea en literatura o en ciencias. Y la IA no puede comprender.
– ¿Qué otro consejo le daría a un docente que quiere enseñar para la comprensión?
– Tiene que ser un modelo. Gran parte de la enseñanza consiste en mostrar con el ejemplo cuáles son los objetivos que uno quiere lograr. La manera en que hablás sobre un tema es importante porque los estudiantes se acercan al tema de esa manera. En el caso de Historia, por ejemplo. No se trata solo de decirme de qué trata un libro o resumir hechos históricos. Eso no es hacer Historia. Hacer Historia es preguntarse por qué ocurrió una guerra o por qué Argentina se desarrolló de manera distinta a Chile. Y eso requiere pensar no solo en una serie de hechos, sino también en la psicología humana, la política, la cultura. La cultura es un buen ejemplo de por qué la comprensión es importante. Si alguna vez viajaste a otra cultura que no entendías, aprendés a darte cuenta de todo lo que no sabés de esa cultura. Comprender lleva tiempo. Es tratar de pensar desde el punto de vista del otro. ¿Cuántas veces alguien nos dice: “No me entendés”? Escuchaste las palabras, pero no entendiste realmente lo que quiso decir. Porque comprender requiere un compromiso más profundo con lo que hay detrás de las palabras. Y ese principio es crucial en educación. Si queremos que los alumnos comprendan conceptos, disciplinas, la literatura, la poesía, la IA no puede hacerlo por nosotros.
– Para esto hay que cambiar la forma en que se forman los docentes…
– Tengo una regla cuando viajo a otros países: nunca trato de decirle a la gente qué tiene que hacer. Pero sí creo que parte del problema está en la formación docente. A veces nos enfocamos demasiado en el dominio del contenido. Las pruebas estandarizadas son importantes, pero no nos dicen ciertas cosas sobre lo que los estudiantes comprenden o no comprenden en profundidad.
La prohibición no funciona
– Hasta ahora hablamos de los riesgos. ¿La IA también puede potenciar la educación?
– Puede ayudar tanto a docentes como a estudiantes. Puede ser un buen tutor. Es muy buena presentando y organizando información. La IA puede generar texto sorprendentemente bueno, aunque todavía me parece superficial. Todas esas cosas pueden ayudar al docente y al estudiante, pero en un rol de apoyo. Muchos docentes -también en mi universidad- le tienen miedo a la IA. Intentan bloquearla o impedir que los estudiantes la usen. No creo que eso sea realista. La prohibición no funcionó con el alcohol y tampoco va a funcionar con la IA. Si está disponible, los estudiantes la van a usar. La tarea educativa tiene que ser enseñar a usarla de manera productiva. Los docentes tienen un rol crucial para ayudar a los estudiantes a usar IA no para que haga el trabajo por ellos, sino para ayudarlos a hacerlo mejor. El problema es que los mismos docentes muchas veces no están preparados. Trabajo sobre tecnología hace mucho tiempo y doy conferencias en Buenos Aires sobre este tema desde hace más de 20 años. A veces decimos que la tecnología es solo una herramienta, pero yo creo que es una relación. Una relación en la que ambas partes cambian. Nosotros cambiamos por las tecnologías al mismo tiempo que las usamos. Y ahí está el desafío para los docentes: los estudiantes saben más que nosotros sobre estas herramientas. Van más rápido que nosotros. El vínculo cambia de “¿cómo hago para impedir que uses IA?” a “ayudame a entender qué estás haciendo con IA y cómo puedo ayudarte a usarla mejor”. Pero para eso primero tenemos que familiarizarnos con ella. Yo soy grande, llegué tarde a todo esto, pero ya veo que es un recurso extremadamente poderoso que va a cambiar muchísimas cosas, incluida la educación.
– Justamente, hablando de prohibiciones. Hoy hay una tendencia a prohibir los celulares en las aulas, como ocurre en Australia, España o Francia. ¿Qué piensa de eso?
– Es interesante, porque hace 20 años yo decía exactamente lo contrario. En ese momento sostenía que había que permitir los teléfonos en clase porque eran un recurso educativo. Se podían usar para grabar entrevistas, hacer videos del barrio, investigar. Pero hoy daría una respuesta distinta. Especialmente por las redes sociales. Hace unos minutos estaba en el hotel esperando un taxi y había seis personas en la sala. Todas estaban mirando el teléfono. Trasladado a un aula, esto no es nada bueno. Las redes sociales son adictivas. Están diseñadas para hacer que pases cada vez más tiempo ahí. Y se convierten en una distracción. Hoy entiendo la necesidad de reglas para prohibir o al menos limitar el uso del celular. Tal vez puedan usarlo en el almuerzo, pero no durante la clase. Igualmente sigo creyendo que el teléfono puede ser un recurso educativo valioso. Pero no podés tener un aula con 30 chicos mirando mensajes todo el tiempo. Los adultos hacemos lo mismo. Con la IA pasa algo parecido. Entiendo el deseo de limitarla, pero sigo creyendo que la mejor solución es enseñar a usarla de manera educativa y productiva.
Es muy difícil hacer políticas
– ¿Qué consejo, de IA en educación, le daría a quienes diseñan políticas públicas?
– El problema es que la curva de innovación es tan rápida -y parece acelerarse- que es muy difícil crear reglas hoy que sigan teniendo sentido dentro de 6 meses o 1 año. Nadie sabe cómo se va a usar la IA dentro de 5 o 10 años. Entonces es muy difícil hacer políticas pensando en el futuro. Mi consejo sería: mantengan la flexibilidad y traten de informarse más. Uno de los problemas de las políticas es que muchas veces están escritas pensando en la tecnología de hace 6 meses o de hace 1 año. Ya estoy retirado y aun así escucho podcasts sobre IA varias veces por semana porque siento que necesito entenderla mejor. Escribí un artículo sobre ChatGPT y todavía no salió publicado. Cuando lo escribí ni siquiera conocía Claude. Hoy pienso: “Debería haberlo escrito sobre Claude”. Y dentro de 6 meses habrá otra cosa nueva. Por eso los responsables políticos tienen que hablar constantemente con expertos y tratar de pensar hacia dónde va la tecnología, no dónde estuvo.
– ¿Qué opina de países como Suecia, que vuelven a los libros de papel y dejan de lado tablets y recursos digitales en el aula?
– Entiendo ese deseo de volver atrás. Cuando yo iba a la escuela rendíamos exámenes escritos a mano, sin tecnología. Entiendo la nostalgia por eso. Pero creo que es solo una solución de corto plazo. Porque lo que se pierde es todo el potencial que existe para aprender a usar la IA de maneras valiosas y productivas. Instituciones educativas, como las universidades, son políticamente progresistas, pero culturalmente muy conservadoras. No les gusta cambiar. Entonces muchos docentes piensan: “¿Cómo sigo enseñando como siempre en la era de la IA?”. Y vuelven a los exámenes escritos en papel para evitar que los estudiantes usen IA. Pero eso, para mí, es pensar el problema al revés. La pregunta debería ser: ¿cómo enseño en un mundo donde esto ya existe? Además, en EE.UU. estamos empezando a ver una caída en la matrícula universitaria. Muchos estudiantes sienten que lo que pasa allí no es relevante para su futuro laboral. Y si las universidades dicen: “Vengan aquí, les enseñaremos a escribir exámenes en papel”, eso no va a atraerlos demasiado. Habrá otras universidades que dirán: “Nosotros enseñamos a usar IA”. Y ahí es donde irán los estudiantes. Por eso no creo que volver atrás sea una solución de largo plazo. Dicho esto, tampoco quiero celebrar ingenuamente a la IA. Tiene enormes peligros. Como toda tecnología, tiene aspectos positivos y negativos. Hay días en que quiero tirar mi teléfono por la ventana y otros en los que siento que no podría vivir sin él. La IA es igual. Por eso entender sus riesgos también es parte de aprender a usarla bien.
– Hay quienes imaginan que los chatbots educativos y personalizados podrían reemplazar a los docentes. ¿Qué piensa de eso?
– Vuelvo a la diferencia entre enseñar contenidos y enseñar para la comprensión. Si enseñás contenidos, un robot puede hacerlo muy bien. Si enseñás para la comprensión, ahí es donde la IA -al menos por ahora- todavía no puede hacerlo. Entonces la idea es combinar ambas cosas. Alguien dijo una vez: “No vas a ser reemplazado por la IA, sino por personas que sepan usar IA”. Y creo que ese es el desafío para los docentes. Si enseñás de una manera que la IA puede replicar fácilmente, entonces sí vas a ser reemplazado. La pregunta es: ¿qué puedo hacer como docente que la IA no puede hacer? ¿Qué puedo ofrecerles a mis estudiantes que no sea solo contenido, sino comprensión profunda? Y sigo creyendo que hay un rol humano esencial en eso.
Más cafés en lugar de más aulas
– Usted desarrolló hace muchos años el concepto de “aprendizaje ubicuo”. ¿Sigue siendo el mismo concepto hoy?
– No fui el primero en usar el término, pero sí fui uno de los primeros en desarrollarlo. Escribía sobre esto en 2008. En aquel momento era una idea nueva: usar dispositivos portátiles para aprender en cualquier momento y en cualquier lugar. Hoy, veinte años después, ya parece algo obvio. Pero lo nuevo ahora es cómo se relaciona con la IA. Para mí, la pregunta central sigue siendo qué tipo de aprendizaje es el aprendizaje ubicuo. No se trata solo de aprender en cualquier momento o lugar. En educación hablamos de aprendizaje formal e informal. El formal ocurre en la escuela. El informal ocurre en la familia, con amigos, en la vida cotidiana. Creo que el aprendizaje ubicuo borra esa frontera. Porque las experiencias de aprendizaje formal te acompañan a través de los dispositivos y pasan a mezclarse con el aprendizaje informal. Hace algunos años hablé con autoridades de mi universidad y me dijeron que iban a construir más aulas. Yo les dije: “No construyan más aulas, construyan más cafés”. Porque en un café, cerca de una universidad, todos están trabajando con sus laptops y teléfonos, pero además interactúan entre sí. Y esa dimensión social es parte de lo que hace atractivo al aprendizaje ubicuo. La IA puede apoyar ese aprendizaje. Por ejemplo, uno de los desafíos del aprendizaje ubicuo es conectar todo lo que aprendemos en distintos lugares y contextos. Y una de las cosas que la IA hace muy bien es encontrar conexiones y patrones. Entonces una aplicación de IA podría ayudarnos a sintetizar lo que aprendemos en diferentes contextos y darle sentido.
Señas particulares
El estadounidense Nicholas Burbules es doctor en Filosofía de la Educación por la Universidad de Stanford, profesor emérito de la Universidad de Illinois y uno de los expertos más reconocidos a nivel internacional en tecnología y educación.
Sus investigaciones se centran en el aprendizaje ubicuo, la Inteligencia Artificial aplicada a la enseñanza y el impacto de las plataformas digitales en la educación.
Es el director de Educación del National Center for Principled Leadership and Research Ethics.
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