{"id":30887812,"date":"2025-09-01T07:35:29","date_gmt":"2025-09-01T05:35:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/?p=30887812"},"modified":"2025-09-01T13:03:41","modified_gmt":"2025-09-01T11:03:41","slug":"cuatro-maneras-de-experimentar-con-la-inteligencia-artificial-en-el-aula-universitaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/theconversation\/2025\/09\/cuatro-maneras-de-experimentar-con-la-inteligencia-artificial-en-el-aula-universitaria\/","title":{"rendered":"Cuatro maneras de experimentar con la inteligencia artificial en el aula\u00a0universitaria"},"content":{"rendered":"
\"un
Chinnapong\/Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\n

Rosa M. Rodr\u00edguez-Izquierdo<\/a>, Universidad Pablo de Olavide<\/a><\/em><\/p>\n

Cada d\u00eda los estudiantes llegan al aula con res\u00famenes hechos por ChatGPT o ideas esbozadas por alg\u00fan asistente virtual<\/a>. Ante esta realidad, surge una pregunta inc\u00f3moda: \u00bfqu\u00e9 sentido tiene que nos reunamos en el aula? El aula tradicional pierde sentido como lugar donde se repite lo que ya puede generar una m\u00e1quina en segundos.<\/p>\n

El desaf\u00edo<\/a>, entonces, es dejar de preguntarnos \u201cqu\u00e9 voy a ense\u00f1ar hoy\u201d para pasar a plantearnos \u201cqu\u00e9 vamos a construir juntos\u201d. \u00bfC\u00f3mo lograrlo? Aqu\u00ed van cuatro formas concretas de transformar el aula en un laboratorio donde se construye conocimiento.<\/p>\n

El consultorio de hip\u00f3tesis<\/h3>\n

Imaginemos que antes de clase pedimos a los estudiantes que usen inteligencia artificial (IA) para generar una tesis sobre el tema del d\u00eda. La tarea no es simplemente aceptarla como v\u00e1lida, sino desafiarla.<\/p>\n

El reto dial\u00f3gico comienza en el aula. El tiempo de clase se dedica a que el alumnado comparta lo que la IA entrega y a evaluar sus interacciones con estas herramientas. Los estudiantes discuten sus resultados y eval\u00faan juntos: \u00bfrealmente fue \u00fatil esta tecnolog\u00eda? \u00bfQu\u00e9 preguntas funcionaron mejor? \u00bfC\u00f3mo nos ayud\u00f3 a corregir errores y a avanzar nuevas preguntas?<\/p>\n

El docente invita al grupo a encontrar los puntos d\u00e9biles del argumento, los contrargumentos m\u00e1s fuertes, las posibles falacias l\u00f3gicas o los vac\u00edos de informaci\u00f3n. Por ejemplo, si la IA gener\u00f3 una tesis que afirma: \u201cEl uso de la realidad virtual acelera la curva de aprendizaje de los estudiantes en un 30\u00a0% en todas las disciplinas\u201d, la tarea del alumnado es cuestionar esa afirmaci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 evidencia se presenta para ese 30\u00a0%? \u00bfAplica por igual a todas las asignaturas? \u00bfY en todas las edades?<\/p>\n

El trabajo en el aula se convierte en un di\u00e1logo sobre el sentido y los sesgos, usando una respuesta autom\u00e1tica para ir m\u00e1s all\u00e1, poni\u00e9ndola en cuesti\u00f3n y explorando fuentes alternativas.<\/p>\n

Las sesiones se dividen en bloques de 20-30 minutos: primero comparten lo que trajeron de casa, luego en el aula comienza el desaf\u00edo de trabajo en grupo, despu\u00e9s critican y reconstruyen, y finalmente sintetizan aprendizajes.<\/p>\n

El taller de falacias<\/h3>\n

El docente lanza una provocaci\u00f3n sobre un tema pol\u00e9mico. Por ejemplo: \u201c\u00bfDeber\u00eda legalizarse el c\u00e1nnabis recreativo?\u201d. Pide al alumnado que use IA para generar argumentos a favor y en contra. Pero aqu\u00ed viene lo interesante: el trabajo en clase es analizar la l\u00f3gica de esos argumentos y detectar errores l\u00f3gicos.<\/p>\n

Los estudiantes aprenden a detectar falacias ad hominem<\/em><\/a>, apelaciones indebidas o falsas causalidades. Contrastan la voz artificial con su propio juicio cr\u00edtico, construyen argumentos m\u00e1s \u00e9ticos y s\u00f3lidos basados en evidencia cient\u00edfica.<\/p>\n

El aula deja de ser un espacio para recibir respuestas a interrogantes que el estudiante no se ha hecho, y pasa a ser un entorno para poner a prueba y formular las preguntas adecuadas<\/a>.<\/p>\n

La clase se convierte en un laboratorio ret\u00f3rico donde se entrena la l\u00f3gica, la \u00e9tica argumentativa y la capacidad no solo para analizar la forma en que se construyen los argumentos, sino tambi\u00e9n para desmontar persuasiones artificiales<\/a> y discernir entre un argumento bien construido y una simple persuasi\u00f3n.<\/p>\n

Veamos el caso de una clase de Derecho Digital. El docente plantea a la IA la pregunta: \u201c\u00bfDeber\u00eda permitirse el uso de reconocimiento facial en espacios p\u00fablicos para prevenir delitos?\u201d. La IA responde a favor (\u201caumenta la seguridad y disuade el crimen\u201d) y en contra (\u201cinvade la privacidad y fomenta la vigilancia masiva\u201d).<\/p>\n

El docente divide al clase en grupos peque\u00f1os: mientras que la mitad analiza los argumentos a favor y razona si la IA incurre en una generalizaci\u00f3n apresurada (asumiendo que m\u00e1s vigilancia siempre equivale a m\u00e1s seguridad), la otra mitad analiza si el argumento en contra comete una falsa dicotom\u00eda planteando que la \u00fanica opci\u00f3n es la vigilancia total.<\/p>\n

Posteriormente, reconstruyen de manera colaborativa ambos discursos, matizando los argumentos con conceptos te\u00f3ricos clave como la necesidad de una regulaci\u00f3n clara, la transparencia y la implementaci\u00f3n de auditor\u00edas ciudadanas. De esta forma, el aula se convierte en un espacio para enriquecer el pensamiento cr\u00edtico, usando la IA como un simple punto de partida.<\/p>\n

La sala de simulaci\u00f3n<\/h3>\n

La IA permite crear escenarios complejos en tiempo real, convirtiendo la clase en un espacio de experimentaci\u00f3n colectiva.<\/p>\n

Supongamos que el docente propone un caso de estudio real: una crisis econ\u00f3mica, un dilema bio\u00e9tico, un conflicto pol\u00edtico. En grupos peque\u00f1os, el alumnado interact\u00faa con la IA para simular respuestas o desarrollar soluciones alternativas. Mientras tanto, el docente gu\u00eda el di\u00e1logo con preguntas<\/a> que profundizan en la complejidad de la escena: \u00bfc\u00f3mo influye la cultura? \u00bfQu\u00e9 riesgos \u00e9ticos se est\u00e1n ignorando? \u00bfQu\u00e9 dice la inteligencia artificial que no dice el contexto real?<\/p>\n

Por ejemplo, en una clase de marketing<\/em>, un grupo simula con IA el lanzamiento de un producto en un mercado emergente. \u00bfQu\u00e9 pasa si el precio es bajo? \u00bfY si hay competencia local? El reto es que el alumnado descubra que la IA ignora factores culturales cruciales, como los h\u00e1bitos de compra, la composici\u00f3n del tejido empresarial o el significado cultural de determinados colores.<\/p>\n

F\u00edsicamente, se elimina la disposici\u00f3n tradicional de filas mirando al frente y se reorganiza el aula en c\u00edrculos peque\u00f1os de 4-6 personas. Idealmente, cada grupo comparte una pantalla para mostrar sus interacciones con la IA.<\/p>\n

El laboratorio de creatividad<\/h3>\n

La IA es excelente generando ideas iniciales, pero el valor surge cuando esas ideas se depuran y eval\u00faan colectivamente. En este escenario, pedimos a los estudiantes que obtengan varias propuestas creativas de la IA (por ejemplo, para una campa\u00f1a de salud p\u00fablica). En clase, deben presentar la mejor opci\u00f3n y justificar su elecci\u00f3n.<\/p>\n

Luego viene el reto: deben defender una idea que no eligieron, oblig\u00e1ndolos a cambiar de perspectiva y abandonar su zona de confort. Este ejercicio refuerza habilidades que ninguna IA puede automatizar: empat\u00eda argumentativa, juicio colectivo y pensamiento lateral<\/a>.<\/p>\n

Por ejemplo, para una campa\u00f1a sobre ahorro de agua, la IA genera cinco propuestas. Un estudiante elige la m\u00e1s creativa, pero luego debe defender la m\u00e1s pr\u00e1ctica. El docente dirige la conversaci\u00f3n, ofreciendo argumentos sobre la originalidad, la viabilidad o el impacto de cada propuesta.<\/p>\n

Un aula que recupera su valor<\/h3>\n

En todos estos formatos, el trabajo con IA comienza antes de llegar al aula pero contin\u00faa en la clase, reservando ahora el tiempo para lo que tiene m\u00e1s valor: dialogar, defender ideas, cuestionar, crear juntos. El aula se convierte en un lugar donde los estudiantes no van a \u201csaber\u201d, sino a \u201caprender a querer saber\u201d.<\/p>\n

As\u00ed, el aula no solo sobrevive a la inteligencia artificial<\/a>, sino que recupera su valor como espacio social de inteligencia colectiva. Un lugar donde se cruzan saberes, se disputan ideas y se entrenan capacidades profundamente humanas.<\/p>\n

Esta revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica nos recuerda algo fundamental: el conocimiento no se recibe, se construye. Y no se construye en soledad.<\/p>\n

Rosa M. Rodr\u00edguez-Izquierdo<\/a>, Catedr\u00e1tica en Educaci\u00f3n en el Dpto. Educaci\u00f3n y Psicolog\u00eda Social, Universidad Pablo de Olavide<\/a><\/em><\/p>\n

Este art\u00edculo fue publicado originalmente en The Conversation<\/a>. Lea el original<\/a>.
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Cada d\u00eda los estudiantes llegan al aula con res\u00famenes hechos por ChatGPT o ideas esbozadas por alg\u00fan asistente virtual. Ante esta realidad, surge una pregunta inc\u00f3moda: \u00bfqu\u00e9 sentido tiene que nos reunamos en el aula? El aula tradicional pierde sentido como lugar donde se repite lo que ya puede generar una m\u00e1quina en segundos. El desaf\u00edo, entonces, es dejar de preguntarnos \u201cqu\u00e9 voy a ense\u00f1ar hoy\u201d para pasar a plantearnos \u201cqu\u00e9 vamos a construir juntos\u201d. \u00bfC\u00f3mo lograrlo? Aqu\u00ed van cuatro formas concretas de transformar el aula en un laboratorio donde se construye conocimiento.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":30887813,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[5390],"tags":[465,151],"class_list":["post-30887812","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-theconversation","tag-educacion","tag-inteligencia-artificial"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30887812","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30887812"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30887812\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":30887814,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30887812\/revisions\/30887814"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/media\/30887813"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30887812"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30887812"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30887812"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}