Cada día, los estudiantes llegan a un salón de clases con escaladores realizados por chatggpt o ideas expresadas por un asistente virtual. Frente a esta realidad, se convierte en una pregunta desagradable: ¿Cuál es el punto para reunirse en el aula? El aula tradicional pierde el significado como un lugar donde la máquina se repite en segundos.
El desafío es, por lo tanto, detener "qué aprenderé hoy" para considerar "lo que construiremos juntos". ¿Cómo lograr esto? Aquí hay cuatro formas específicas en que el aula se transforma en el laboratorio donde se construyó el conocimiento.
Oficina de hipótesis
Imagine que antes de la conferencia pedimos a los estudiantes que usen inteligencia artificial (IA) para generar una tesis sobre el tema del día. La tarea no lo acepta solo válido, sino para desafiarla.
El desafío de diálogo comienza en el aula. El tiempo mudo se dedica a los estudiantes que comparten qué y entrega y evalúan su interacción con estas herramientas. Los estudiantes discuten sus resultados y evalúan juntos: ¿fue útil esta tecnología? ¿Qué preguntas hicieron mejor? ¿Cómo nos ayudó a corregir los errores y mejorar las nuevas preguntas?
El maestro insta al grupo a encontrar puntos de argumento débiles, el flujo antiguo más fuerte, posibles instalaciones lógicas o brechas de información. Por ejemplo, si AI generó una tesis que dice: "El uso de la realidad virtual acelera las curvas de los estudiantes para el 30% en todas las disciplinas", la tarea de los estudiantes es pedir esa declaración. ¿Cuál es la evidencia presentada para ese 30%? ¿Se refiere a todos los elementos por igual? ¿Y en todas las edades?
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El trabajo en el aula se convierte en un diálogo sobre el significado y el sesgo, utilizando una respuesta automática a la transición, cuestionándolo e investigar fuentes alternativas.
Las sesiones se dividen en bloques de 20-30 minutos: primero comparta lo que trajeron de casa, y luego en el aula comienza un desafío de trabajo grupal, y luego critica y renovó y finalmente sintetiza el aprendizaje.
Taller de falacias
El maestro lanza la provocación a un tema controvertido. Por ejemplo: "¿Debería la recreación canabis legalizarse?" Pida a los estudiantes que usen AI para generar argumentos a favor y en contra. Pero aquí viene algo interesante: el trabajo de clase es analizar la lógica de estos argumentos y descubrir errores lógicos.
Los estudiantes aprenden a revelar ad hominem, quejas innecesarias o problemas causales falsos. Son contrarios a la voz artificial con su propio juicio crítico, construyen argumentos éticos y sólidos basados en evidencia científica.
El aula deja de ser espacio para recibir respuestas a las preguntas que el estudiante no se ha hecho y se convierte en un entorno para probar y hacer preguntas apropiadas.
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La clase se convierte en un laboratorio retórico en el que la lógica, la ética argumentativa y la capacidad no solo analizan cómo se construyen los argumentos, sino también para ser convincentes artificiales generalizadas y resueltos entre un argumento de caridad y una persuasión simple y simplemente convincente.
Veamos el caso de una calificación de derecho digital. El maestro hace la pregunta AI: "Si permite el uso del reconocimiento de personas en espacios públicos para permitir crímenes?" AI responde a favor ("aumenta la seguridad y el crimen deterrado") y contra ("privacidad de intrusión y fomenta el monitoreo masivo").
El maestro comparte clases en grupos pequeños: mientras que la mitad analizó los argumentos a favor y la razón si y acelera la generalización (suponiendo que más encuestas siempre sea igual), y la otra mitad analiza si el argumento contra la falsa dicotomía cometió una falsa dicotomía.
Después de eso, renovan colaborativamente ambos discursos, aclarando los argumentos con conceptos teóricos clave, como la necesidad de regulaciones claras, transparencia y aplicación de las auditorías de los ciudadanos. De esta manera, el aula se convierte en espacio para enriquecer el pensamiento crítico, utilizando la IA como un punto de partida simple.
Sala de simulación
AI permite la creación de escenarios complejos en tiempo real, convirtiendo la clase en el espacio de experimentación colectiva.
Supongamos que el maestro propone el caso correcto del estudio: crisis económica, dilema bioético, conflicto político. En grupos pequeños, los estudiantes se comunican con IA para simular respuestas o desarrollar soluciones alternativas. Mientras tanto, el maestro lidera el diálogo con temas que profundizan la complejidad de la escena: ¿Cómo influir en la cultura? ¿Qué riesgos éticos se ignoran? ¿Qué inteligencia artificial dice que el contexto real no dice?
Por ejemplo, en la clase de marketing, el grupo simula el lanzamiento de productos en el mercado en el mercado emergente. ¿Qué sucede si el precio es bajo? ¿Qué pasa si hay una competencia local? El desafío es que los estudiantes descubran que ignoro los factores culturales cruciales, como los hábitos de compra, el tejido de negocios o el significado cultural de ciertos colores.
Físicamente, el horario tradicional de filas se elimina al mirar hacia adelante y el aula se reorganiza en pequeños círculos de 4-6 personas. Idealmente, cada grupo comparte la pantalla para mostrar sus interacciones con la IA.
Laboratorio de creatividad
La IA es excelente que crea ideas iniciales, pero el valor aparece cuando estas ideas se refinan y clasifican con precisión. En este escenario, pedimos a los estudiantes que obtengan varias propuestas creativas de la IA (por ejemplo, para una campaña de salud pública). En clase, deben presentar la mejor opción y justificar su elección.
Luego viene el desafío: tienen que defender la idea de que no eligieron, obligándolos a cambiar la perspectiva y dejar su zona de confort. Este ejercicio refuerza las habilidades que ninguno puede automatizar: argumentos de indicación, juicio colectivo y pensamiento lateral.
Por ejemplo, para una campaña de ahorro de agua, y crea cinco propuestas. El estudiante elige lo más creativo, pero luego tiene que defender lo más práctico. El maestro dirige la conversación, ofreciendo argumentos sobre la originalidad, sostenibilidad o influencia de cualquier propuesta.
Aula que recupera su valor
En todos estos formatos, el trabajo con IA comienza antes del aula, pero continúa en el aula, ahora reserva el tiempo para lo que tiene más valores: diálogo, defender ideas, la pregunta, crean juntos. El aula se convierte en un lugar donde los estudiantes no "saben", sino para "aprender a saber eso".
Por lo tanto, el aula no solo sobrevive a la inteligencia artificial, sino que también recupera su valor como espacio social para la inteligencia colectiva. En el lugar donde va el conocimiento, las ideas son capacidades humanas controvertidas y se entrenan.
Esta revolución tecnológica nos recuerda algo fundamentalmente: el conocimiento no se recibió, se construyó. Y no fue construida soledad.
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