La Inteligencia Artificial Generativa y las implicaciones de su uso en la educación

Abstract

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una tecnología capaz de generar contenido original, como texto, imágenes y código, que promete transformar la enseñanza y el aprendizaje mediante interacciones del lenguaje natural y asistencia en tareas cognitivas. Mediante un análisis teórico-conceptual de tipo hermeneútico-analógico que articula marcos pedagógicos (Freire y Dewey) y teorías contemporáneas del aprendizaje (constructivismo, conectivismo y aprendizaje autorregulado) para comprender las transformaciones que la IAG introduce en la educación. La metodología hermenéutica-analógica permite interpretar las tensiones entre la promesa de personalización del aprendizaje y los riesgos de deshumanización estableciendo analogías entre diferentes contextos teóricos y empíricos. Se visualizan cuatro áreas clave de preocupación: la equidad y el acceso, la privacidad, la autonomía y los sesgos éticos, vinculándolas con perspectivas sociológicas contemporáneas sobre el capitalismo cognitivo y la ratificación educativa (Han y Zuboff). Se propone un modelo pedagógico dialógico-crítico que integra la IAG mediante 3 ejes: automatización consciente de procesos mecánicos, pedagogía de la escucha y reciprocidad mediada tecnológicamente, y desarrollo de competencias metacognitivas para la evaluación crítica de contenidos generados por IA. El análisis concluye que la transformación educativa con IAG exige replantear el ethos educativo y los puntos a transitar de modelos centrados exclusivamente en el alumno hacia ecosistemas de aprendizaje que privilegien el diálogo humano, la reflexión crítica y la construcción colectiva del conocimiento, donde la tecnología sea instrumento de liberación y no de control algorítmico.