Complejidad en la educación n.°2 (ch)

Ser humano en la era de las neurociencias y la inteligencia artificial significa explorar las profundidades de la complejidad, donde las ideas válidas sin embargo se encuentran bajo tensión, destacando matices y desafíos que no deben pasarse por alto. Cada página refleja las tensiones existentes entre ideas y dentro de cada tema, que surgieron en discusiones colectivas, y que se complementan con contribuciones de investigadores de la red NHNAI.

Los participantes en las discusiones sociales reconocen las ventajas de usar la IA en la educación. En primer lugar, la IA puede ayudarnos a ser más productivos y eficientes, porque algunas tareas son más fáciles y rápidas de completar con ella (como producir resúmenes y tomar notas para los estudiantes, revisar para los profesores…). La automatización también puede ser un medio para aliviar a los profesores que están exhaustos de las tareas agotadoras (permanentemente) o para asegurar la continuidad cuando tienen un problema de salud (temporalmente).   Además, la IA y la automatización nos permiten ahorrar tiempo que podría utilizarse en otras actividades para ejercer nuestra humanidad o para centrarnos en otros aspectos esenciales como las relaciones (como se ha evocado en Francia y Portugal). Otro punto es que la IA puede liberarnos de tareas repetitivas o poco interesantes, lo que nos permite concentrarnos en tareas más profundas que requieren una alta actividad intelectual y podrían ser más interesantes o estimulantes.

Sin embargo, los participantes también están preocupados por el riesgo de empobrecimiento cognitivo y pérdida de autonomía con la IA. La delegación a través de la automatización implica ser despojado de un cierto conocimiento (know-how) y convertirse en dependiente de la máquina. Perdemos autonomía cuando no somos capaces de realizar una tarea por nosotros mismos, sin una máquina. Además, al liberarnos de una tarea, ya no recurrimos a las capacidades cognitivas que nos permitieron realizar esta tarea, ya no apelamos a las áreas cerebrales que necesitamos para la realización de la tarea (como ocurre con el uso sistemático del GPS que empobrece la actividad de las áreas cerebrales asociadas a la orientación espacial y la memoria). Además de eso, ciertas facultades cognitivas necesitan práctica para desarrollarse (como la resolución de problemas, la creatividad…), sobre todo mediante el ensayo y error, ya que también estamos aprendiendo de nuestros errores. Depender demasiado de la IA para obtener respuestas puede impedirnos practicar lo suficiente. Finalmente, algunas tareas que consideramos poco interesantes o de “nivel inferior” pueden resultar clave para el desarrollo de facultades o valores cognitivos importantes (como la paciencia, la madurez…).

Basado en las ideas de Juan R. Vidal (profesor asociado en neurociencia cognitiva (UCLy (Universidad Católica de Lyon), UR CONFLUENCE: Sciences et Humanités (EA 1598), Lyon, Francia), Laura Di Rollo (ingeniera de investigación en ciencias cognitivas para el proyecto NHNAI (UCLy (Universidad Católica de Lyon)), UR CONFLUENCE : Sciences et Humanités (EA 1598), Lyon, Francia) y Brian P. Green (profesor de Ética en IA, director de ética tecnológica en el Centro Markkula para la Ética Aplicada (Universidad de Santa Clara, Estados Unidos)

Aunque podría haber varios usos beneficiosos de la IA en la educación que pueden mejorar el aprendizaje (por ejemplo, usar ChatGPT para generar preguntas sobre la lección antes de un examen, o para proporcionar ideas iniciales para comenzar un proyecto de escritura…), podría ser muy tentador para los estudiantes generalizar su uso a la mayor cantidad posible de sus tareas académicas. Las tecnologías como la IA facilitan algunas tareas y apelan al principio del “mínimo esfuerzo”, que puede ser perjudicial para el desarrollo cognitivo. Esto está particularmente bien ilustrado por un estudio[1] que sugiere que el uso excesivo de IA generativas como chatGPT entre los estudiantes probablemente aumente la procrastinación, la pérdida de memoria y impacte los resultados académicos. [2]

Aprender nuevas habilidades (intelectuales y prácticas) requiere práctica y, a menudo, repetición para aumentar la eficiencia y calidad de las acciones en relación con su objetivo a largo plazo. La práctica (con repetición) no es posible sin hacer esfuerzos y a menudo se enfrenta a la frustración cuando no se logra del todo el objetivo esperado. Si el uso de dispositivos tecnológicos y los atajos de la IA dan estos pasos importantes de aprendizaje, el individuo no aprovechará las nuevas capacidades y conocimientos, y por lo tanto se verá empobrecido. Por lo tanto, es importante evaluar el uso de la IA a través de esta lente de “esfuerzo para aprender”, que no debe verse como una pérdida de tiempo, sino más bien como el tiempo necesario para aprender y mantener el conocimiento (ya sea un know-how abstracto o concreto). Más aún, hacer esfuerzos también transmite el sentido del aprendizaje, que es importante para la identidad de una persona.

Por lo tanto, es importante pensar en el uso de la tecnología y la IA como un medio para potencializar el aprendizaje de las capacidades humanas como tales, y no solo a través de la lente exclusiva de los puntajes de evaluación de maximización en el sistema educativo. Deberíamos usar la IA como una herramienta complementaria que no impida hacer esfuerzos cognitivos. Por ejemplo, la IA se podría utilizar para ayudarnos a recordar las cosas que necesitamos hacer, en lugar de solo hacerlo por nosotros, privándonos así de experiencias que nos permitan crecer y florecer.  La IA podría utilizarse como motivador en lugar de sólo o principalmente como facilitador de tareas complejas (que pueden ser necesarias para el aprendizaje, especialmente las de largo plazo). Es responsabilidad de los profesores y formadores alentar a los alumnos a encontrar un equilibrio entre la asistencia tecnológica y el esfuerzo personal, con el fin de preservar el aprendizaje y el desarrollo cognitivo, y limitar en lo posible las fuentes de distracción que puede representar la tecnología.

De hecho, una mejor comprensión de cómo aprendemos y de cómo nuestro entorno y nuestras prácticas nos influyen fomenta la visión de un ser humano cuya libertad para florecer depende de su capacidad para controlar las interacciones con todos los aspectos de su entorno. especialmente con dispositivos tecnológicos que capturan la atención de manera muy eficiente, privando a las personas de prestar libremente atención a lo que está sucediendo a su alrededor. La neurociencia permite comprender mejor las limitaciones y los mecanismos del comportamiento y el pensamiento humano. Da motivos para tomar medidas con el fin de evitar o domesticar la interacción con artefactos que monopolizan la mente.

[1] Abbas, M., Jam, F. A., & Khan, T. I. (2024). Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 10.

[2] Sin embargo, este estudio no solo destaca la relación causal entre el uso excesivo de chatGPT y el empobrecimiento cognitivo. También muestra la relación causal entre el uso excesivo de chatGPT y las presiones de tiempo y los altos niveles de carga de trabajo. De modo que la IA o la tecnología por sí solas pueden no ser los únicos desencadenantes del empobrecimiento cognitivo. Su inclusión en un modelo socioeconómico que sobrevalora la producción y el consumo, la eficiencia y la velocidad también parece causalmente involucrada.

La neurociencia revela que el cerebro humano en realidad no se comporta como una computadora. Contrariamente a las ideas que vienen con una visión computacional de la mente, el conocimiento no es el resultado de cálculos abstractos especificados por software que el cerebro ejecutaría. Según una visión más encarnada, la cognición, el conocimiento y la creación de sentido son por lejos posibles gracias a la interacción cuerpo-cerebro, al compromiso proactivo de la mente encarnada a través de las interacciones en curso entre el sistema nervioso, el cuerpo y el medio ambiente. Reducir estas interacciones, especialmente las que tienen con el entorno social, equivale a una experiencia de aprendizaje empobrecedora con cierta pérdida del sentido general y la comprensión global integrada de todo el conocimiento.

Una consecuencia de estas opiniones encarnadas es que aprender “conocimiento con significado”, o “conocimiento que tiene sentido para el individuo”, tiene algo que ver con el saber hacer corporal. La tecnología digital y la IA (especialmente la IA conversacional) en su mayoría proporcionan conocimiento a través de texto escrito (o audio transformado). Las manipulaciones sensorimotoras o los movimientos corporales involucrados no van más allá de usar nuestros dedos para tocar o desplazarse en pantallas (interacción empobrecida con el entorno). Pasar mucho tiempo haciendo trabajo de pantalla, aunque sea para “aprender”, puede no estimular lo suficiente el acoplamiento entre el sistema nervioso y el cuerpo. Se asimila el aprendizaje a lo que hacen las máquinas: almacenamiento de información en un espacio preasignado. Como consecuencia, los procesos cognitivos y de aprendizaje podrían verse empequeñecidos. En consecuencia, puede resultar crucial encontrar, durante los años educativos escolares, un equilibrio entre el tiempo frente a las pantallas y las actividades que estimulan más directamente al cuerpo a nivel sensoriomotor (en el esfuerzo de hacer, en una gama más variada y extensa de experiencias vividas).

En cualquier caso, la IA no debería conducir a reforzar el poder de atracción y captura de las pantallas y herramientas digitales sobre la atención y el tiempo de actividad de los niños. La IA no debería, con el pretexto de optimizar el aprendizaje, llevar a una reducción de la riqueza de las experiencias vividas. El conocimiento humano es un proceso experiencial (corporal) más que un proceso de información algorítmica. Al reducir la riqueza y diversidad de las experiencias, inevitablemente reducimos la calidad del conocimiento. Las herramientas de IA pueden ofrecer la oportunidad de realizar tareas y tareas más rápidamente, pero a expensas de la riqueza y variedad de experiencias vividas. Se puede hacer una analogía con los tráileres de las películas. Pueden constituir buenas síntesis del contenido de las películas, pero nunca agotarán la experiencia de ver las películas completas. ¿A quién le gustaría acelerar la visualización de películas para ver “más películas de manera más eficiente”? En muchos contextos, los procesos de optimización similares a las máquinas no pueden satisfacer la sed humana de experiencias ricas, variadas y de alta calidad (cuya ingestión obliga a aceptar la existencia de lapsos de tiempo no optimizados prolongados).

El uso de la IA conlleva el riesgo de descalificación. Hay algunos tipos de habilidades que parecen aceptables para perder, por ejemplo las relacionadas con tecnologías obsoletas, etc., pero hay otras habilidades que parecen intrínsecas a nuestra humanidad, habilidades como las necesarias para la supervivencia, para vivir en sociedad, o habilidades racionales para relacionarse con la verdad. Cómo podemos determinar exactamente qué habilidades deberíamos seguir enseñando y cuáles estamos dispuestos a perder es una pregunta abierta, pero parece que hay habilidades que no deberíamos perder.

En cualquier caso, siempre se debe tener presente el importante papel de la experiencia de hacer algunos esfuerzos. El aprendizaje no es un proceso pasivo, razón por la cual el esfuerzo forma parte del proceso natural de aprendizaje, especialmente cuando lo que se aprende tiene un cierto grado de complejidad. El conocimiento complejo no es una cuestión de “carga”, sino más bien de “relaciones” entre las ideas. Establecer estos vínculos requiere intrínsecamente más esfuerzo que simplemente retener la información. Hacer sentido también sigue este camino. El esfuerzo, aunque menos eficiente, es una garantía para los procesos de adquisición de conocimientos y habilidades. Por lo tanto, una pregunta importante es: ¿cuándo el uso de la IA como herramienta se convierte en un sustituto del proceso humano de pensamiento-acción para adquirir conocimiento y habilidades? ¿Cuándo, cómo y por qué los estudiantes operan la sustitución? La respuesta a esta pregunta podría orientar hacia el desarrollo de estrategias y adaptaciones contextuales en los sistemas educativos para evitar que ocurra esta sustitución.

En este sentido, tal vez tengamos que reinventar tareas y actividades que no se pueden resolver fácilmente con herramientas de IA, sino que requieren que los estudiantes apelen a su creatividad y pensamiento crítico. Además, valorar estas actividades podría motivar a los estudiantes para que se involucren más profundamente en el proceso de aprendizaje y estén más dispuestos a completar las tareas por su cuenta. [1]

Sin embargo, muchos de los comentaristas en todo el mundo expresaron su preocupación de que la IA podría dañar nuestra creatividad, nuestro pensamiento crítico, nuestro desarrollo mental, nuestro desarrollo social y así sucesivamente. Estas amenazas deben tomarse en serio, evitarse si es posible y, si comienzan a hacerse realidad, detenerse rápidamente.

Sin embargo, la educación no se trata solamente de habilidades prácticas útiles – también se trata de disfrutar los aspectos más abstractos o teóricos de la vida, ponderando los misterios profundos y los significados del universo. Si la IA puede quitarnos parte de la dura vida y hacernos más capaces de disfrutar de las actividades superiores, así como de otras actividades humanas placenteras, entonces este podría ser un buen resultado.

[1] Ibid.