1.2 La IA en el aula de materias de perfil sociolingüístico

En los últimos años, la IA está transformando nuestras sociedades, y no pasa un día sin que nos bombardeen con noticias acerca de sus aplicaciones y sus implicaciones en distintos aspectos de nuestra vida y de la organización de nuestras sociedades, desde la optimización de procesos industriales y de la gestión del hogar hasta la automatización de tareas burocráticas, el diagnóstico médico y la creación de contenidos de todo tipo. Los estudios, optimistas o apocalípticos, inundan los medios tradicionales (periódicos digitales o en papel, informativos televisivos, tertulias y programas de radio) y acaparan millones de horas de contenido digital (según una estimación de Gemini), desde podcasts hasta canales de YouTube especializados y tutoriales de distintas universidades, empresas e instituciones de todo tipo. Existen cada vez más medios que prestan una atención experta a un mundo que avanza a una velocidad vertiginosa (recomendamos por ejemplo que echéis un vistazo a El Arjonauta, el Substack de Daniel Arjona, un periodista especializado en nuevas tecnologías que mezcla alta y baja cultura, cotilleos empresariales, análisis éticos y novedades de las grandes empresas tecnológicas, con entrevistas a algunos de sus grandes gurús), pero en muchos otros casos este flujo constante de información carece de rigor y conduce a creencias equívocas acerca del uso de estas nuevas herramientas, relacionadas con un desfase creciente entre el uso de la tecnología y el conocimiento real sobre su funcionamiento. Un estudio reciente de la Universidad Oberta de Catalunya demuestra que un conocimiento “técnico” profundo del funcionamiento de la IA no implica necesariamente un uso más frecuente (ni mejor) de estas herramientas en el aula, pero no hay duda de que se necesitan unos conocimientos mínimos de su construcción para ser capaz de optimizar su uso, de explorar sus posibilidades y de conocer sus peligros y sus limitaciones. 

La entrada de la IA en las aulas también ha supuesto un gran desconcierto a la hora de gestionar las tareas con las que abordamos la enseñanza de nuestras materias. Muchos docentes se enfrentan a grandes dudas a la hora de preparar y evaluar tareas, ante la sospecha de que muchos estudiantes utilizan directamente la IA para hacer trabajos sin esfuerzo y sin un conocimiento real de la producción que presentarán en el aula o que entregarán al profesor. 

Una consecuencia concreta de esa desconfianza es la existencia de muchos profesores y profesoras que evitan “mandar tareas escritas para casa”. Se trata de una tendencia que elimina el proceso de revisión, fundamental para la formación de los jóvenes, según el modelo de Flower y Hayes, que considera que la escritura es un proceso cognitivo recursivo y no lineal que precisa «tiempos muertos». La escritura no se aprende solo escribiendo, sino también en los procesos de revisión mental que tienen lugar entre una revisión de texto y la siguiente. La alternativa, por lo tanto, no es prescindir de ciertas tareas que han probado su eficacia pedagógica, sino buscar modos de adaptarlas a los nuevos tiempos. En el módulo 5 de este mismo curso examinaremos algunas propuestas.

Por otro lado, la IA ha abierto enormes posibilidades para la creación de materiales atractivos de forma rápida: resumen de textos, creación de vídeos, presentaciones y podcasts, o incluso programación de unidades didácticas y situaciones de aprendizaje completas.

Podemos decir, sin temor a exagerar, que la generalización de la IA, y en concreto de los modelos LLM, ha supuesto un cambio de paradigma. 

A pesar de que todavía es pronto para extraer conclusiones sobre la repercusión que estos nuevos recursos tendrán en la formación de los jóvenes y en el futuro de nuestras sociedades, ya existen numerosos estudios sobre su uso en la educación. Una revisión de 155 artículos científicos publicados entre 2015 y 2025 encontró un incremento significativo en el número de publicaciones a partir de 2022, centradas especialmente en la posibilidad de personalizar la enseñanza y aumentar la motivación de los estudiantes (Garzón, Patiño y Marulanda, 2025) . El artículo, por otra parte, mostraba también la preocupación por algunos aspectos relacionados, como la dependencia digital, los problemas éticos, las dificultades técnicas y la resistencia por parte de algunos miembros de la comunidad educativa. Como vemos, no se trata de ventajas y desventajas nuevas, sino de una ampliación de los desafíos que ya presentaban las nuevas tecnologías antes de la irrupción de la IA. Estos desafíos, por otra parte, suponen una oportunidad para tratar en el aula, desde una perspectiva moderna, asuntos relacionados con la ética, la construcción de discursos, la fiabilidad de los documentos, que nos permitirán enlazar con los grandes problemas de las materias de Filosofía, Literatura, Historia...

Como primera aproximación al uso de la IA en nuestras aulas, podemos reflexionar sobre ciertas medidas que debemos tener en cuenta en la elaboración de materiales:

• No utilizar una herramienta (por espectacular que sea) sin haber analizado primero qué pretendemos conseguir con ella, desde un punto de vista pedagógico.
• Amoldar las tareas a la normativa educativa vigente.
• No entregar nunca a nuestro alumnado materiales elaborados por IA que no hayan sido examinados en su totalidad por el docente.
• Antes de utilizar la IA para una tarea, haremos un análisis de coste-beneficio y valoraremos si el proceso completo de preparación, supervisión y presumible corrección de los materiales realmente nos va a ahorrar tiempo.

Estas medidas, por supuesto, se añaden a las que tienen que ver con los aspectos éticos (que se abordan en otro curso de este itinerario), y con la enseñanza de un uso responsable por parte del alumnado. Pero no podemos olvidar, en ningún caso, que el uso que nosotros y nosotras hagamos de la IA está lanzando un mensaje mucho más potente que los consejos y recomendaciones que demos a nuestros estudiantes.