Clase 3. Los desafíos de la tecnología digital

Una intro... el desafío de la revolución tecnológica en la educación

La tecnología no es solo una herramienta más del proceso educativo. Desde siempre, desde que en la prehistoria los Homo Sapiens utilizaron las paredes de las cuevas como pizarras y dibujaban con óxido de hierro o sangre de animal los diferentes símbolos y figuras, la tecnología ya formó parte natural de la didáctica.  Pero en las últimas décadas, su evolución ha sido exponencial, modificando no solo los recursos, sino la organización de los tiempos, espacios y roles escolares.

Ya hace unos años, en un estudio internacional que llevó a cabo la Fundación Telefónica, titulado "Aprender con tecnología" (2012), definieron 3 modelos educativos hacia los cuales estaba evolucionando el aprendizaje:

• Escenario 1: Enseñanza estimulante. Consiste en mantener la lógica de transmisión del conocimiento del maestro al alumno, pero incorporando recursos digitales para enseñar (infografías, portales, presentaciones, videos) y actividades en las que los alumnos utilizan sus dispositivos digitales para aprender. +

• Escenario 2. Aprendizaje colaborativo. Se enfoca en actividades o proyectos de aprendizaje en los cuales los alumnos, agrupados en equipos o redes de colaboración, presencial y en línea, deben utilizar la tecnología para desarrollar su propio aprendizaje, para elaborar la solución al reto o proyecto que les ha planteado el profesor en la clase. 

• Escenario 3. Aprendizaje personalizado. Consiste en situar al aprendiz en el centro de todo, capaz de explorar y, finalmente, decidir (con el apoyo de un tutor/a o profesor/a, o incluso por su propia cuenta) en qué entorno o recursos digital, de qué curso en línea o profesor presencial puede aprender de manera que desarrolle su propia ruta o proceso de aprendizaje, de acuerdo a sus intereses y habilidades. 

Este estudio nos sitúa en el tablero de juego. Las instituciones educativas como centros potencialmente más enriquecidos y eficaces de enseñanza (escenario 1); 

Aquí un ejemplo de cómo puede utilizarse Realidad Aumentada en un aula de educación infantil:

Y aquí la promo del uso de Realidad Virtual que propone Google y al que nosotros, como educadores, tendríamos tendríamos que darle forma:

O las organizaciones educativas como centros o espacios para el desarrollo de aprendizajes colaborativos (escenario 2).  Es la esencia de la educación "maker", y para que funcione tendríamos que cambiar el aula. Aquí un video de este "aula del futuro", con diferentes espacios para explorar, investigar, crear o comunicar, tal y como la propone el INTEF.

O las organizaciones educativas como parte de un ecosistema más amplio, donde es el individuo el que decide qué aprender, cómo, con quién o qué recurso, en qué entorno presencial o en línea, fijo o móvil. Por ejemplo, con cursos que podemos tomar en línea (por ejemplo, MOOCs, o Cursos Masivos Online, Abiertos, por sus siglas en inglés) y a los que podemos acceder en plataformas con diferentes temas de aprendizaje, como Coursera o Edx

Y aquí hay un conjunto muy amplio de posicionamientos y posibilidades didácticas con la tecnología. En un extremo estaría la propuesta de Sugata Mitra, "educación mínimamente invasiva", que extrae de su proyecto "A hole in the wall" (un Agujero en la Pared). En pocas palabras, Mitra defiende que debemos ofrecer máxima libertad de exploración a los niños/as con la tecnología, facilitarles su acceso y tutorizarles su uso, estando a su disposición para apoyarlos, pero sin invadir su autonomía. La historia de su proyectos es asombrosa:

Una teoría del aprendizaje en la era digital: El Conectivismo

Siemens parte de una intuición potente: las teorías clásicas del aprendizaje (conductismo, cognitivismo, constructivismo) fueron formuladas en una época donde el conocimiento era escaso, relativamente estable y localizado en libros, profesores o instituciones. Hoy el conocimiento crece exponencialmente y se vuelve obsoleto con rapidez. La “vida media del conocimiento” se acorta. Lo que aprendemos hoy puede quedar desactualizado en pocos años —incluso meses—. En este contexto, aprender no puede significar simplemente “almacenar información en la memoria”.

En 2005, Siemens publica "Conectivismo, una teoría del aprendizaje para la era digital" para explicar cómo empieza a funcionar el aprendizaje en una sociedad donde nos relacionamos y aprendemos a través de internet, del móvil, de "conectarnos" con una red de personas y de fuentes de información de escala global. 

Para Siemens, como explica Diego Leal, aprendemos al desarrollar "redes" de interacción que nos proporcionan cierta información o conocimiento. Vamos eligiendo ciertos canales en Youtube, Instagram, Tik Tok; consultamos la información de ciertas apps; navegamos en el explorador a partir de ciertas búsquedas o bien "conversamos" con el Chat GPT de acuerdo a nuestros "prompts" o instrucciones. Con todo ello vamos formando parte de una red, como si fuéramos un nodo en relación con otros muchos nodos, de manera que quien aprende no es el sujeto solo sino la red misma. La inteligencia, por tanto, no solo es individual sino colectiva, y acceder a esa red, desarrollar nuestra propia red dentro de ella, marca las posibilidades de nuestro aprendizaje. Dime qué redes consultas, qué interacciones tienes en ellas, y te diré quien eres y quién estás aprendiendo a ser en el futuro. 

En suma, dos principios fundamentales del Conectivismo:

• Tu aprendizaje es tu red de conexiones. En un entorno donde la información es abundante, decidir qué ignorar es tan importante como decidir qué aprender. Cada vez que eliges: qué cuentas o canales sigues, qué autores lees, qué vídeos consumes, qué fuentes consideras fiables.. estás modelando tu identidad profesional futura. No basta con conectarse una vez. Hay que nutrir la red: seguir fuentes actualizadas, contrastar información, dialogar con comunidades profesionales, participar en espacios donde circulen ideas. Una maestra que se aísla profesionalmente se desconecta. Una maestra que participa en comunidades docentes, redes pedagógicas, formación continua, congresos o espacios digitales, amplía su red y, por tanto, su capacidad de aprender.

• La inteligencia es también colectiva y el conocimiento está distribuido.  Siemens rompe con la idea del sujeto aislado. La inteligencia no es solo individual, sino que emerge de la red. Y el conocimiento no está concentrado en un único lugar. Está distribuido en redes. Pensemos en Wikipedia, en comunidades de docentes que comparten materiales, o en proyectos colaborativos internacionales.  La escala del aprendizaje, por tanto, no está limitada a la frontera del individuo, tal y como nos había mostrado la tradición cartesiana y la psicología moderna, de Freud a Piaget o Vygotsky. La inteligencia es, en esencia, algo colectivo, trans-individual, y cada sujeto, cada nodo de la red, también los nodos tecnológicos (como un canal de Youtube o un programa de Inteligencia Artificial) son parte de un tejido de interacciones que evolucionan (y aprenden) en el tiempo. La inteligencia, el conocimiento, el aprendizaje, son cualidades o materialidades distribuidas en una red interconectada humano-tecnología. 

¿Y la escuela? ¿qué misión tiene, cómo debería funcionar, desde una perspectiva conectivista?  Una escuela, desde esta teoría, no es solo un conjunto de individuos o grupos que aprenden por separado. Es una red de relaciones. La calidad de esas conexiones determina la capacidad de la organización para aprender.

La escuela deja de ser el lugar donde se “transmite” conocimiento para convertirse en un nodo estratégico dentro de una red mucho más amplia de aprendizaje. Su misión no sería acumular contenidos en la memoria del estudiante, sino enseñarle a construir, evaluar y cuidar sus propias redes de conocimiento. La escuela debería funcionar como un espacio donde se aprende a distinguir fuentes fiables de ruido informativo, a conectar ideas de distintos campos, a colaborar con otros nodos (personas, comunidades, tecnologías) y a actualizar lo aprendido cuando el contexto cambia. 

En lugar de centrarse exclusivamente en “qué saber”, su función central sería formar la competencia de “saber conectarse”: desarrollar criterio, pensamiento crítico y capacidad de navegación en ecosistemas complejos de información. En una era de sobreabundancia cognitiva, la escuela no es el depósito del saber, sino el taller donde se aprende a orientarse en la red.

El desafío empieza por nuestra condición humana: ¿somos/seremos cyborgs?

Pero más allá esos diferentes escenarios, transformados por la tecnología digital, la revolución tecnológica parece llevarnos más allá. Nos lleva hacia un destino incierto en la relación ser humano-tecnología, donde ambos miembros de la relación parecen evolucionar hacia niveles muy diversos de integración o convergencia. 

Por un lado, el humano está incorporando tecnología no solo en su forma de vivir o comunicarse sino también, cada vez más, en su propio cuerpo. Un extremo ya real, una metáfora y encarnación de esa interdependencia entre ser humano y tecnología, son los artistas cyborg como Neil Harbisson, que "escucha" los colores a través de una antena incrustrada en su cerebro; o Manel de Aguas, que percibe datos complejos del clima, como la presión atmosférica, a través de unas aletas instaladas a ambos lados del cráneo; o Moon Rivas, que a través de un sensor sísmico subcutáneo en sus pies puede percibir los movimientos de la tierra. Sin llegar a ese extremo (tal vez es una cuestión de tiempo), sí estamos vinculando nuestros cuerpos a la tecnología, ya sea con la conexión constante a internet con dispositivos móviles o con los "wearables": relojes, gafas, auriculares, todo tipo de dispositivos (próximamente... ¿chips subcutáneos?). Seremos ciborgs. 

Y en la dirección inversa, las máquinas, los robots, las aplicaciones, con un desarrollo de inteligencia artificial cada vez más sofisticado, están incorporando capacidades y conductas que parecían hasta hace poco tiempo solo propias de los humanos. No estamos lejos (cuestión de años?) de lo que los expertos en tecnología llaman la "singularidad" o "superinteligencia", es decir, la capacidad de la IA para  programar, crear, entrenar y educar a otras máquinas. Las máquinas, serán cada vez más "humanas" o, cuanto menos, más inteligentes e interaccionales. 

Estamos, tal vez, en el umbral de la era ciborg, un umbral que algunos comparan al momento de la historia del Homo Sapiens cuando domesticamos el fuego o cuando desarrollamos el lenguaje verbal.  ¿Cómo afectará esta transformación radical a nuestras instituciones educativas? 

Y por si fuera poco... ahora, la Inteligencia Artificial (Generativa)

La IA NO es una enciclopedia que “sabe la verdad”, ni un cerebro que piensa como nosotros. Es un sistema estadístico entrenado con grandes volúmenes de datos que aprende a predecir qué palabra, imagen o sonido debería venir después de otro. Por eso puede redactar ensayos, diseñar imágenes o proponer actividades didácticas en segundos. Pero no comprende, no tiene intención, no posee criterio moral ni conciencia. No distingue entre verdad y falsedad: genera lo que suena plausible. Es brillante, eficaz, asombrosa, genial, incluso… y al mismo tiempo profundamente "estúpida". 

La IA abre un conjunto de posibilidades para un educador/a, quien puede aprender a utilizar la IA como...

• Asistente para la automatización de tareas de poco valor pedagógico, lo cual libera tiempo y permite enfocar la atención en aquello que sí es más importante. ¿Qué tareas? Por ejemplo, diseñar materiales didácticos (imágenes, presentaciones, ejercicios, etc.), instrumentos de evaluación (exámenes, casos, rúbricas), tareas administrativas (lista de asistencia, documentos escolares, etc.)

• Científico del aprendizaje. Permite, por ejemplo, detectar patrones en respuestas de los estudiantes, identificar errores comunes, sugerir itinerarios adaptados para ciertos perfiles... en suma, es una herramienta potente para "mirar" quién, qué, cómo está aprendiendo y, por tanto, cómo podemos apoyar, de manera más personalizada, esa diversidad de procesos de aprendizaje. 

• Asesor pedagógico. Un docente actual cuenta con un "interlocutor" con quien dialogar acerca de cómo preparar mejor su clase, qué actividades de aprendizaje puede diseñar, cómo "enganchar" a sus alumnos, cómo actuar ante cierto caso difícil.... tiene una "inteligencia" con quien analizar críticamente sus propias decisiones pedagógicas. 

Así argumenta algunos de estos beneficios educativos Kai-Fu Lee (autor de "Superpotencias de la IA") minuto 6:00 al 16:07):

Pero los riesgos son también gigantescos:

• La "crisis" de la verdad. La IA no distingue entre lo verdadero y lo falso: produce lo que resulta estadísticamente verosímil. Puede inventar referencias, mezclar datos incompatibles o reproducir sesgos culturales sin advertirlo. El problema no es solo que se equivoque, sino que lo haga con una seguridad tan convincente... que nos dejemos pasivamente arrastrar. En una organización educativa, esto obliga a redoblar la formación crítica: verificar fuentes, contrastar afirmaciones y enseñar a “dialogar” con la IA sin concederle autoridad epistémica automática.

• La "crisis" de la cognición. Un estudio reciente del MIT Media Lab (Kosmyna et al., 2025) introdujo el concepto de "deuda cognitiva" para describir lo que sucede cuando dejamos que sea la  IA quien nos resuelva tareas cognitivamente complejas, como redactar, sintetizar o analizar argumentos. Lo que sucede, según el estudio, es que la que se vuelve más inteligente es la IA... mientras nuestro cerebro, se vuelve menos capaz.

• La "crisis" de la autoría. Aún no es factible identificar con precisión qué parte de una tarea fue realizada con IA y cuál no. Con ello, se inyecta el veneno de la sospecha en el sistema educativo, que puede estar validando trabajos que nunca realizó (o apenas realizó) el estudiante. La organización educativa se enfrenta así al desafío de rediseñar sus tareas y evaluaciones para que el valor no esté en el producto final, sino en el proceso, la argumentación y la toma de decisiones conscientes sobre el uso de la IA. Ejemplos, en otros campos, de esta crisis de la autoría puede ser el éxito de canciones (y artistas) producidas enteramente con IA ("Walk my walk", de Breaking Rust) o modelos e influencers internacionales... que no existen (como Aitana López)

• La "crisis" del rol docente. El estudiante dispone hoy de un tutor personalizado, disponible 24/7, que explica contenidos, resuelve dudas y adapta ejercicios a su nivel. En ese escenario, ¿Qué tan necesario resulta un docente? El riesgo más importante no es, hoy en día, que los educadores desaparezcan, desplazados por la IA, sino la erosión de su valor... corremos el riesgo de volvernos, a ojos de estudiantes asistidos con IA, autoridades irrelevantes. La pregunta clave para toda organización educativa es: si la IA puede explicar, informar, resolver dudas, crear actividades… ¿qué experiencia única, humana, social y formativa ofrece entonces la escuela y los educadores?