Por qué hace falta saber mucho para poder cuestionar bien

#IAgenerativa #PIME_DECIDE #docencia #evidenciasdeaprendizaje

Llevamos un año trabajando en el PIME_DECIDE (DECIDE – Design and Evaluation of Collaborative Intervention for Decision Enhancement | Blog de Juan A. Marin-Garcia) y este artículo me ha inspirado algunas ideas para poner en práctica.

Bini, G., & Quattrociocchi, W. (2026). Epistemia in the classroom: The problem of evidence of understanding in education in the age of generative AI. AI And Society. https://doi.org/10.1007/s00146-026-03227-y

Tenemos un listado provisional de 21 concepciones alternativas detectadas. Tres se conectan directamente con este artículo:

  1. Revisar superficialmente una respuesta generada por IA produce un aprendizaje equivalente al análisis personal
  2. Subrayar información es suficiente para incorporarla al conocimiento propio
  3. Tomar notas consiste principalmente en copiar o extraer fragmentos relevantes

Damos por hecho que alguien ha entendido cuando lo que dice suena bien. Eso pasaba mucho antes de que existiera la IA generativa (es un caso documentado por Erlwanger desde los años setenta). Se trata de una tendencia cognitiva anclada en mecanismos reforzados a lo largo de todo el proceso evolutivo de la especie humana.

Un fragmento que nos resulta muy útil es este:

“these interventions point towards a shift from the production of texts to their critical interrogation, understood as the ability to question claims, test arguments, compare frameworks, identify limits, confront outputs with independently grounded knowledge, and ultimately assume responsibility for what is asserted.” (Bini y Quattrociocchi, 2026, p. 9)

Este será el objetivo de la observación participante en directo en los grupos para poder capturar el proceso. 

Cuestionar algo solo es posible si ya tienes una base de conocimiento suficiente y familiaridad con las fuentes para reconocer referencias con sentido, formular preguntas y detectar lo que falta. Que es justo lo contrario de lo que se asume cuando se dice que con la IA ya no hace falta saber porque todo el conocimiento está accesible en los chats. Cuanto más parece que el sistema reduce la necesidad de producir conocimiento por tu cuenta, más se necesita ese conocimiento para ser usado críticamente. El saber no desaparece; se recoloca como recurso para cuestionar en vez de ser un fin en sí mismo (no es reproducción, es comprensión, pero para comprender necesitas tener una memoria a largo plazo densamente poblada). Esto me viene bien para reforzar los argumentos sobre qué es aprender, que llevo repitiendo en varios foros y charlas durante el último año.

El objetivo del PIME-DECIDE es fomentar el pensamiento experto basado en evidencia en las personas graduadas en Ingeniería de Organización. Medir eso es complicado y aún no contamos con un instrumento fiable. Mientras, usaremos soluciones provisionales para ir informando del progreso, con las limitaciones que eso implica y asumiendo que habrá que tirar a la basura alguna de esas soluciones en el futuro.

El artículo  es una contribución teórica, y sus autores lo dicen abiertamente. Una de las cosas que piden es precisamente comprobar si las intervenciones que hacen visible cómo se genera el producto y guían su cuestionamiento logran fomentar el aprendizaje. Eso es más o menos lo que vamos a intentar en el PIME-DECIDE el próximo curso 2026-27.

Visitas: 0

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

* Copy This Password *

* Type Or Paste Password Here *

*