¿Para qué aprender lo que hace mejor una máquina? Para poder pensar

Pensar sin muletas: la importancia del conocimiento ‘inútil’ en un mundo automatizado

He estado escuchando este podcast que os resumo más abajo y la idea que me ha venido a la cabeza (no me preguntéis por qué, son cosas de asociaciones de ideas que van a su bola) es;

Aunque en la vida profesional casi todo el mundo usa calculadoras (u hojas de cálculo), considero muy conveniente aprender “calculo mental” en el colegio y ser solvente con operaciones básicas. No es solo que “amueble” el cerebro. Creo que es esencial para tener algo a lo que siempre me he referido como “idea de la dimensión” y para otras muchas cosas más que son útiles en la vida.

Del mismo modo, no me cabe la menor duda de que en la vida profesional todo el mundo usará IA generativa. Pero considero muy conveniente aprender conocimientos y a hacer cosas que la IA generativa haga incluso mejor que los humanos… no para competir por resultados o eficiencia, simplemente para poder pensar.

 

Teachlab Presents:  The Homework Machine, Episode 1: Buckle Up, Here it Comes”

Ideas Principales

1. Llegada Disruptiva de la IA Generativa

ChatGPT llegó a los espacios educativos en noviembre de 2022 sin invitación institucional. A diferencia de otras tecnologías educativas que las escuelas adoptan planificadamente, la IA generativa “se coló” directamente en manos de los estudiantes a través de sus dispositivos personales.

2. Los centros educativos y los-as docentes han respondido de manera muy heterogénea

3. Impacto en la Dinámica del Aula

Uso de IA para tareas de manera generalizada, creando:

  • Presión sobre estudiantes honestos-as que se sienten en desventaja
  • Aceleración artificial del ritmo de clase
  • Retroalimentación incorrecta para los docentes sobre el aprendizaje real

4. Brecha Entre Promesas y Realidad

Existe una gran diferencia entre las declaraciones optimistas de los desarrolladores de IA y la experiencia caótica que viven realmente educadores y estudiantes.

Utilidad para Profesores Universitarios

  • Desarrollar políticas claras sobre uso de IA antes de que surjan problemas
  • Crear espacios de discusión con colegas sobre mejores prácticas
  • Reconsiderar métodos de evaluación tradicionales que pueden ser fácilmente completados por IA
  • Incorporar evaluaciones presenciales, orales o procesos reflexivos que demuestren comprensión real
  • Establecer expectativas claras sobre uso de IA desde el primer día
  • Enseñar uso adecuado efectivo de IA como herramienta de apoyo, no reemplazo
  • Adaptar metodologías para aprovechar la IA como recurso educativo
  • Mantener diálogo con estudiantes sobre desafíos académicos que llevan a usar IA
  • Explicar por qué ciertos procesos de aprendizaje no deben ser IAgenerativizados
  • Crear ambiente donde estudiantes se sientan cómodos admitiendo dificultades sin recurrir a IA
  • Experimentar personalmente con herramientas de IA para entender sus capacidades y limitaciones
  • Colaborar con colegas para compartir estrategias efectivas
  • Mantenerse actualizado sobre evolución tecnológica y sus implicaciones educativas

 

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Mis conocimientos de física newtoniana y cómo la IAgen me ha ayudado a aprender

He estado leyendo el artículo de Hestenes et al. (1992) con el objetivo de sacar ideas para el proyecto #PIME_25-26_544 [Investigación acción para el diseño de los materiales, protocolo y análisis de viabilidad de una intervención compleja para analizar el impacto en la mejora del pensamiento crítico y el uso del marco de referencia del triple diamante en la toma de decisiones en grupo] 

Hestenes, D., Wells, M., & Swackhamer, G. (1992). Force concept inventory. Physics Teacher, 30(3), 141–158. https://doi.org/10.1119/1.2343497

Al acabar de leerlo, me ha picado la curiosidad de comprobar si mis conocimientos de física newtoniana son robustos o estaban plagados de “concepciones alternativas”. He aprovechado que como anexo está el “force concept inventory” (29 preguntas test para diagnosticar las “missconceptions” sobre física newtoniana).

He obtenido 21 respuestas correctas (un 72%), que teniendo en cuenta que son conceptos básicos de Física, podría parecer un poco escaso. No está tan mal al ompararlo con los resultados que muestran los autores para 1500 estudiantes EEUU (de último curso de bachillerato o de primer curso de universidad -incluyendo a Harvard University-). Al empezar el curso el porcentaje de aciertos está entre el 20% y el 25% en estudiantes “normales” de bachillerato; entre el 25% y el 41% los grupos de “altas capacidades”; y de 34% a 52% en universidad. Al acabar el curso suele estar entre 42% y 78% en bachillerato y 63% a 77% en universidad. De modo que mis conocimientos, tras más de 37 años sin haber recibido ninguna instrucción formal sobre física, están al nivel de cuando acabas física de primero de universidad EEUU.

Pero como el force concept inventory también te indica cuales son las “missconceptions” en función de las respuestas que das, se me ha ocurrido jugar con Claude4-sonnet-reasoning. Con este esté sencillo promtpt que aparece en la imagen me ha dado para estar unos 40 minutos respondiendo a las preguntas que me hacía la plataforma.

Dentro de unos meses (cuando ya haya olvidado que respondí hoy) repetiré la prueba a ver si he consolidado el conocimiento.

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Aprendizaje por observacion vs basado en la practica

Mi modelo de aprendizaje fluctúa entre EPLEDRE (denostado por Ahrens (2020) y muchos promotores de 2ndbrain) y zettlekasten/2ndbrain. En ambos casos, todas las etapas del proceso se pueden hacer íntegramente con IAgen, incluso se pueden hacer muy bien (quizás sin diferencias en resultado respecto a un humano o superando a un humano -por supuesto son imbatibles en tiempo, lo que a un humano le puede costar meses o años, lo tienes en minutos con IAgen-. Pero no aprendo lo mismo consumiendo que creando.
Cuando trabajo manualmente, cada fragmento de información debe ser leído varias veces. Una cuando los subrayo, otra cuando lo posiciono en el diagrama de afinidad, otra cuando lo codifico y otra cuando lo tengo agrupado por códigos para escritura productiva. Estos 3-4 impactos (como mínimo) hacen que recuerde las cosa (o al menos aumente la probabilidad de que las recuerde), también me dan 4 oportunidades para conectar esa información con ideas, preguntas o intereses. Si tengo métodos abreviados que me automatizan alguno de estos 4 pasos, ahorro tiempo, pero seguramente perderé aprendizaje (o aprenderé de otra forma que no se si será igual de profunda o más superficial).

Se me ha ocurrido (no se si con acierto o no), que cuando uso IAgen, estoy haciendo un aprendizaje que podría parecerse a la observación, mientras que si lo hago manualmente es “learning by doing”. Esto me da la oportunidad de intuir que puede pasar en mi aprendizaje aprovechando el conocimiento científico que ya existe sobre estos dos tipos de aprendizaje.

El aprendizaje basado en la práctica (learning by doing) y el aprendizaje por observación (observational learning) se han demostrado efectivos para mejorar el aprendizaje. Pero es posible que no se manifiesten los mismos resultados de aprendizaje, o no con la misma intensidad, con uno y otro. Mientras que “aprender haciendo” permite un aprendizaje experiencial profundo y un desarrollo de habilidades prácticas, “aprender observando” puede centrarse más en la cognición y la asimilación de información a través de la reflexión y el pensamiento crítico.
Estos métodos activan diferentes sistemas cognitivos. Cuando simplemente observamos a alguien hacer algo, nuestro cerebro activa principalmente las neuronas espejo (ubicadas en áreas frontales y parietales) y las zonas visuales, que nos permiten entender lo que vemos pero sin comprometer completamente nuestros sistemas de control. Sin embargo, cuando ejecutamos esas mismas acciones, la cosa es diferente. Para movimientos físicos se activan intensamente la corteza motora (que controla nuestros músculos), el cerebelo (que coordina los movimientos) y los ganglios basales (que automatizan secuencias), además de áreas sensoriales que procesan el tacto y la posición de nuestro cuerpo. Cuando intentamos una accion mental como resolver problemas, la ejecución activa dispara mucho más intensamente la corteza prefrontal (nuestra “zona ejecutiva” que planifica y toma decisiones), áreas de memoria de trabajo en regiones parietales, y el cíngulo anterior (que monitoriza errores y conflictos) que se podría asociar al procesamiento metacognitivo.
Además, durante la observación, la activación cerebral tiende a ser más bilateral y distribuida. Es decir, genera un procesamiento mas general. , mientras que la ejecución fuerza al cerebro a comprometer recursos especializados de cada hemisferio, creando representaciones más específicas y lateralizadas que son más eficientes pero también más especializadas para tipos particulares de tareas.

Un ejemplo, en deporte puedes aprender o interiorizar tácticas o esquemas de juego a partir de visionado de vídeos. Sus ventajas son indudables (hace viable ejercicios que no podrían hacerse en directo por falta de recursos o por condiciones meteorológicas u otras variables de contexto; no agota físicamente, de modo que puedes repetir sesiones sin sobrecargar musculatura; da un punto de vista que es difícil de lograr en el campo; permite parar, pausar, comentar y repetir mucho más flexible que en el campo…). Sin embargo, el impacto en tu forma física es nulo cuando ves un partido y la mejoras cuando juegas uno. De modo que no se aprende lo mismo consumiendo que haciendo.

Referencias

Ahrens, S. (2020). El método zettelkasten [How to Take Smart Notes: One Simple Technique to Boost Writing, Learning and Thinking].
Anderson, J. R. (1982). Acquisition of cognitive skill. Psychological Review, 89(4), 369–406. https://doi.org/10.1037/0033-295X.89.4.369
Reyes, E., Blanco, R. M. F., Doroon, D. R., Limana, J. L., & Torcende, A. M. (2021). Feynman Technique as a Heutagogical Learning Strategy for Independent and Remote Learning. Recoletos Multidisciplinary Research Journal, 9(2), 1–13. https://doi.org/10.32871/rmrj2109.02.06
“Evolucionando el modelo de lectura comprensiva” Weblog entry. Blog de Juan A. Marin-Garcia. ROGLE-Universidad Politécnica de Valencia. Date posted: 20240818 [Date accessed: 20250814]. © 2025 by Marin-Garcia, J.A. is licensed under CC BY-NC-SA 4.0

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Significativo, pero no relevante

Esta es mi conclusión, contraría a la de las personas que han escrito este artículo. Para mí, 0.4 puntos de diferencia en una escala de 1 a 7 sobre algo complicado de medir y con mucha subjetividad, me parece que es más bien lo contrario, un nivel de acuerdo excepcional.
Tsirkas, K., Chytiri, A. P., & Bouranta, N. (2020). The gap in soft skills perceptions: A dyadic analysis. Education and Training, 62(4), 357–377. https://doi.org/10.1108/ET-03-2019-0060 

Luego hay un “temita” que normalmente me desespera un poco y es el de los gráficos falsos (si, vale no son falsos, pero están trucados). Este radar chart es un ejemplo clarísimo. El truco es que no pones el principio y el final de los ejes del gráfico en el nivel mínimo y máximo de la escala respectivamente (que sería un 1 y un 7). Sino que el centro lo pones en un valor arbitrario, por ejemplo, el 4, y el tope de la escala lo pones en 6,5 (otro valor arbitrario). De modo que cada “curva de nivel” ya no representa un punto sino, quizás, 0,2 puntos y entonces las diferencias visuales quedan magnificadas. Por supuesto, si no pones los números el impacto es mayor. Aunque los pongas, el truco sigue funcionando porque el espacio visual impacta más que el hacer una resta entre 5.76 y 5.29 (por ejemplo, para trabajo en equipo).
Si queréis engañar o confundir a la audiencia es la mejor forma de hacerlo, pocas personas se darán cuenta del truco y el impacto es ¡Wohw, vaya diferencia más brutal!

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Estructura de codigos para construir mi 2ndBrain

Uno de los objetivos de agosto es ir avanzando en mi modelo de “second brain”. Estaba reflexionando sobre el proceos que sigo para extraer la información y he tenido que hacer un alto para aclarar términos.

La literatura (ver referencias) suele identificar diferente cantidad de etapas en el proceso de análisis de contenido, y darle nombres distintos a etapas que tienen muchas cosas en común.
Por eso he dedicado toda la mañana integrando la información en una tabla, donde lo relevante es la definición basada en tareas. Que haya estado más o menos acertado en capturar los significados o agrupar los sinónimos creo que es mucho menos relevante.

Term used*Definition (qué se hace)
Chunk (free coding; open coding; free text; annotation; quotation)Extraer fragmentos de información; seleccionar la “quotation/annotation” sin añadir ningún “code” es el equivalente a resaltar o subrayar un fragmento de texto (“chunk” en el lenguaje de IAgen). Representan la voz de la persona informante sin interpretación del investigador-a
Open Coding (1st-order concept, initial coding)Etiquetar los chunks con un código “in-vivo” que identifique el sentido dado sin pervertirlo. Tries to adhere faithfully to informant terms, making little attempt to distill categories. Se hace un parafraseo o resumen del texto libre para que sea manejable y sintetice la esencia del chunk (una frase como mucho)
Focused coding (axial coding, 2nd order themes)Selección y refinamiento de los códigos para que representen los temas principales de los chunks, sus similitudes y diferencias. Interpretación conceptual de los open coding y decidir como agruparlos bajo temas más abstractos. Emergen nuevos conceptos que ayuden a describir, entender los chunks, o a rellenar gaps entre chunks
Aggregate dimensions (selective coding, theoretical coding)Crear una jerarquía o relación entre los focused codes, añadiendo categorías, y creando una integración conceptual a través de las relaciones entre temas y/o conceptos que explica el cómo, el por qué o las causas (que viene siendo una representación gráfica de la teoria)
* incluyo entre paréntesis sinónimos utilizados por diferentes tradiciones

References:

Charmaz, K. (2006). Constructing grounded theory. A practical guide through qualitative analysis. SAGE.

Chiovitti, R. F., & Piran, N. (2003). Rigour and grounded theory research. Journal of Advanced Nursing, 44(4), 427–435. https://doi.org/10.1046/j.0309-2402.2003.02822.x

Friese, S. (2017). Translating the Process of Open / Initial Coding In Grounded Theory. http://atlasti.com/2017/07/01/gt/ 

Glaser, B. G. (2002). Constructivist Grounded Theory? Forum: Qualitative Social Research, 3(3), 1–10.

Goulding, C. (2002). Grounded theory: A practical guide for management, business and market researchers. SAGE.

Locke, K. (2001). Grounded Theory in Management Research. SAGE.

Payne, S. (2007). Grounded theory. In E. Lyons & A. Coyle (Eds.), Analysing Qualitative Data in Psychology (pp. 65–86). SAGE Publications, Ltd. https://doi.org/10.4135/9781446207536.d12

Gioia, D. A., Corley, K. G., & Hamilton, A. L. (2013). Seeking Qualitative Rigor in Inductive Research:Notes on the Gioia Methodology. Organizational Research Methods, 16(1), 15–31. https://doi.org/10.1177/1094428112452151

Magnani, G., & Gioia, D. (2023). Using the Gioia Methodology in international business and entrepreneurship research. International Business Review, 32(2), 102097. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2022.102097

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