Cómo usar la IA como un socio de aprendizaje, no como un reemplazo.

Por: Joey Morris

Publicado: 21 de enero de 2026

Cuando escucha las palabras "IA" y "educación" juntas, puede imaginar a los estudiantes generando trabajos completos con ChatGPT y delegando sus procesos de pensamiento. Aunque estos atajos existen (y se están utilizando), la realidad del uso de la IA en la educación es mucho más matizada.

Una investigación reciente de College Board muestra que el porcentaje de estudiantes de secundaria que utilizan herramientas de IA generativa para sus tareas escolares aumentó del 79% al 84% entre enero y mayo de 2025. Además, casi 6 de cada 10 padres están de acuerdo en que los estudiantes deberían usar IA generativa. Con el creciente énfasis en habilidades de IA en el lugar de trabajo, es fácil entender por qué.

Sin embargo, un estudio publicado en la revista Computers and Education: Artificial Intelligence encontró que la mayoría de los estudiantes eran más propensos a percibir el uso de la IA como aceptable para generar ideas para un trabajo, proyecto o tarea que para completar todo o parte del trabajo en sí.

Como ilustran estos ejemplos, ahora vivimos en una época en la que la mayoría de los estudiantes tienen acceso y la capacidad de usar IA para aumentar su aprendizaje. Ya están formando sus propias opiniones sobre lo que constituye usos aceptables e inaceptables. El desafío crítico que enfrentan ahora los educadores y los estudiantes es encontrar y fomentar el equilibrio adecuado entre el esfuerzo y la asistencia.

Para obtener una comprensión más profunda de lo que está en juego, es esencial identificar los riesgos y beneficios del aprendizaje asistido por IA.

¿Qué está en riesgo? Su aprendizaje en modelos de lenguaje grande

Si bien la IA generativa ofrece un poderoso apoyo educativo, también introduce la tentación de delegar su pensamiento. Adam Hill, un estratega principal de aprendizaje con edX, está pensando en el futuro de la educación y cómo ayudar a los estudiantes a evitar estos errores a través del curso "Cómo Aprender en Línea" recientemente actualizado en edX.

Descarga cognitiva

Uno de los principales riesgos asociados con depender en gran medida de la IA es la descarga cognitiva. Hill describe la descarga cognitiva como "el proceso de reducir la carga mental tomando acciones para cambiar la demanda de una tarea. Es encontrar maneras de evitar retener información en su mente para liberar su cerebro para hacer otras cosas."

Sin embargo, la descarga cognitiva no es un fenómeno nuevo. "Siempre hemos hecho esto a lo largo de la historia humana: escribir cosas es una forma de descarga cognitiva. Uno de los ejemplos que a menudo se menciona es el uso de la calculadora." Entonces, ¿qué hace que la IA sea tan diferente de las tecnologías y herramientas que usamos todos los días?

"La descarga cognitiva es el proceso de reducir la carga mental tomando acciones para cambiar la demanda de una tarea. Es encontrar maneras de evitar retener información en su mente para liberar su cerebro para hacer otras cosas."

— Adam Hill, principal learning strategist at edX

Hill explica que la IA es una herramienta significativamente más transformadora que un cuaderno o una calculadora. "Puede usar una calculadora para descargar una tarea mental menor para que pueda pensar más en habilidades de pensamiento de orden superior en matemáticas, pero la IA le permite potencialmente descargar casi todo su pensamiento a otra herramienta." Esto puede llevar a habilidades de pensamiento atrofiadas y dependencia.

En un estudio preliminar publicado por MIT, los investigadores encontraron que el uso de modelos de lenguaje grande (LLM) tiene el potencial de reducir el compromiso cerebral y el recuerdo de la memoria. La IA sigue siendo una tecnología nueva y se requerirá más investigación. Sin embargo, "los impactos potenciales a largo plazo de la descarga cognitiva extensiva con IA son en gran medida desconocidos," advierte Hill.

Dificultad deseable

Estrechamente relacionado con la descarga cognitiva está el concepto de dificultad deseable. Según Hill, "la dificultad deseable es la idea de que un buen aprendizaje ocurre cuando el aprendizaje requiere esfuerzo."

"Es el resultado de descargar demasiado trabajo cognitivo que los estudiantes se pierden este esfuerzo mental que es esencial para fortalecer sus propias habilidades de pensamiento, desarrollar metacognición y construir una comprensión genuina a largo plazo."

"La dificultad deseable es la idea de que un buen aprendizaje ocurre cuando el aprendizaje requiere esfuerzo."

— Adam Hill, principal learning strategist at edX

La facilidad y rapidez de las herramientas de IA generativa como ChatGPT representan una alternativa tentadora a un proceso de aprendizaje más esforzado. "La preocupación aquí es que los estudiantes recurran demasiado rápido a las herramientas de IA en lugar de experimentar esa lucha productiva: intentar tareas, cometer errores y, en última instancia, desarrollar las habilidades cognitivas y los marcos mentales necesarios para una comprensión verdadera."

Reconocer estos riesgos empodera tanto a los estudiantes como a los educadores para involucrarse conscientemente con las herramientas de IA de maneras que mejoren el aprendizaje, en lugar de reemplazar involuntariamente el pensamiento crítico y el compromiso cognitivo más profundo.

Estrategias prácticas para aprender eficazmente con IA

Como cualquier nueva tecnología, la IA conlleva riesgos, pero también presenta enormes ventajas. Afortunadamente, existen estrategias efectivas que puede utilizar para interactuar con la IA productivamente sin comprometer su aprendizaje.

1. Aproveche la IA para la personalización del aprendizaje

Uno de los mayores beneficios de usar IA es su capacidad para mejorar el compromiso a través de la personalización. La IA puede adaptar los materiales de aprendizaje a sus intereses personales, nivel de habilidad y métodos de aprendizaje preferidos. Hill proporciona el siguiente ejemplo.

"Supongamos que tiene dificultades para entender algo. Puede pedirle a la IA que se lo explique como si fuera un estudiante de quinto grado. Si encuentra un tema un poco seco, puede pedirle a la IA que se lo explique a través del lente de algo que le interese más." Este tipo de aprendizaje puede permitirle involucrarse más profunda y efectivamente con el material.

Desde la perspectiva de un instructor, este nivel de personalización también puede ser efectivo, pero a menudo no es factible a gran escala. Con la IA, los estudiantes pueden beneficiarse del aprendizaje personalizado en sus propios términos.

2. Involucre a la IA para pruebas activas y práctica de recuperación

Reflexione sobre cómo solía estudiar para un examen próximo. Puede haber revisado sus notas o resaltado material en el libro de texto. Estos son ejemplos de aprendizaje pasivo, que no son tan efectivos como las prácticas de aprendizaje activo, centradas en el estudiante. El aprendizaje activo implica un nivel más alto de compromiso, como cuestionarse a sí mismo con tarjetas de memoria o resolver un problema de forma independiente.

Hill recomienda usar la IA para facilitar mejor el aprendizaje activo. Por ejemplo, puede pedirle a la IA que le haga un cuestionario sobre ciertas lecciones, crear tarjetas de memoria personalizadas basadas en un capítulo reciente o incluso identificar y enfocarse en posibles brechas de conocimiento en su aprendizaje. Además de ser más efectivo, es probable que también encuentre este tipo de aprendizaje más atractivo.

3. Emplee la IA para la lluvia de ideas y la generación de ideas

Las herramientas de IA pueden usarse para expandir una idea original y ofrecer sugerencias sobre cómo avanzar. "Existe la idea de que las personas creativas no tienen mejores ideas, simplemente tienen más de ellas," dice Hill. "Entonces, si tiene una idea para un trabajo y le pide a la IA que le dé 50 ideas sobre cómo escribir este trabajo, eso puede ser muy útil, siempre y cuando aún seleccione y sintetice entre esas opciones."

4. Use la IA para apoyar la retroalimentación y la revisión

Hill describe la IA como similar a tener "horas de oficina" accesibles en cualquier momento. "Cuando estaba en la universidad, intenté —por intimidante que fuera— acudir a mis profesores para obtener retroalimentación." Aunque la IA no reemplaza las horas de oficina, puede ser una herramienta útil para revisar su trabajo o proporcionar sugerencias. Sin embargo, estas sugerencias no deben aceptarse ciegamente. "Lo que hay que recordar con la retroalimentación es que aún debe decidir si va a incorporarla o no," dice Hill.

5. Priorice la comprensión sobre la finalización de tareas

La IA hace que sea tentador apresurarse a través de las tareas, completando tareas rápidamente en lugar de involucrarse profundamente con el material. Sin embargo, la velocidad no garantiza efectividad. Hill enfatiza adoptar un "enfoque orientado al proceso para las tareas en lugar de un enfoque orientado al producto." En otras palabras, trate de no ver su tarea simplemente como el producto final; tiene mucho que ganar del proceso de aprendizaje en sí.

Antes de depender de la IA, siempre pregúntese: ¿Mi objetivo es completar esta tarea lo más rápido posible o entenderla genuinamente? Priorizar la verdadera comprensión asegura que adquiera conocimiento significativo y retenga información, en lugar de simplemente completar otra tarea.

6. Desarrolle habilidades de evaluación crítica para evaluar los resultados de la IA

A medida que la IA se vuelve más sofisticada, es cada vez más importante desarrollar fuertes habilidades de evaluación. Hill enfatiza la importancia de evaluar críticamente los resultados de la IA en busca de sesgos, precisión y calidad.

Por ejemplo, herramientas como Deep Research pueden generar rápidamente extensos trabajos, a veces hasta 40 páginas de contenido. Hill señala que incluso los expertos pueden tener dificultades para verificar a fondo tal contenido generado por IA. Sugiere abordar estos resultados con cuidado: no necesita usar cada detalle, sino identificar selectivamente información útil, citas relevantes o ideas valiosas. La clave es mantenerse críticamente comprometido y discernir al aprovechar la IA para la investigación y el aprendizaje.

7. Utilice la IA para tareas administrativas y organizativas

Por último, considere esta sugerencia práctica: use la IA para lo que actualmente hace mejor: manejar las tareas más mundanas o repetitivas. Hill proporciona el ejemplo de crear una página de obras citadas, una tarea que la IA puede simplificar sin esfuerzo. Otros ejemplos incluyen formatear esquemas de ensayos, organizar notas de conferencias o resumir lecturas extensas.

Delegar estas tareas a la IA puede ahorrarle tiempo valioso y energía mental, permitiéndole dirigir su enfoque hacia aspectos más significativos del aprendizaje. Sin embargo, es crucial pausar regularmente y preguntarse: ¿Estoy usando la IA de una manera que me permita concentrarme en los aspectos centrales de mi aprendizaje?

Fortalezca sus habilidades de aprendizaje con IA con el curso Cómo Aprender en Línea de edX

How to Learn Online

edX

Course

Cuando se trata de IA y aprendizaje, encontrar el equilibrio adecuado entre usar una herramienta y delegar su propio pensamiento puede ser difícil. Para ayudarle a navegar este equilibrio con más confianza, edX ofrece el curso "Cómo Aprender en Línea" recientemente actualizado.

Además de técnicas respaldadas por la ciencia para el aprendizaje en línea, el curso renovado ahora incluye estrategias para el uso intencional y productivo de la IA. Los temas cubiertos incluyen:

• Cómo la IA está cambiando el panorama educativo y cómo eso impacta el aprendizaje en línea.
• Alfabetización en IA, incluidas herramientas comunes de IA y cómo evaluar los resultados de la IA en busca de precisión.
• Formas efectivas de asociarse con la IA para maximizar su aprendizaje.

El curso "Cómo Aprender en Línea" de edX es autodirigido, se puede completar en tan solo 4-5 horas y cuenta con aproximadamente 400,000 inscripciones.

¿Es el curso Cómo Aprender en Línea adecuado para mí?

El curso es un excelente punto de partida para estudiantes en línea de todos los niveles. "Realmente creo que casi cualquier persona podría tomar este curso y encontrarlo útil," dice Hill. Sin embargo, este curso puede ser especialmente útil si está comenzando un viaje formal de aprendizaje en línea, ya sea que esté buscando un certificado en línea, tomando un curso autodirigido o comenzando un programa de grado completo.

Mirando hacia el futuro del aprendizaje con IA

Ya sea que planee depender en gran medida de la IA en su aprendizaje o no en absoluto, es importante ser intencional y entender cómo esta tecnología está dando forma a la educación.

Hill está entusiasmado con lo que depara el futuro. "Es fundamental que los estudiantes y educadores se mantengan conectados con este momento y piensen en las formas innovadoras en que pueden usar la IA tanto para la enseñanza como para el aprendizaje. Podríamos ver surgir nuevas formas de aprendizaje en este momento. Es un momento realmente emocionante para ser educador."