Cada dĆa, los estudiantes llegan a un salĆ³n de clases con escaladores realizados por chatggpt o ideas expresadas por un asistente virtual. Frente a esta realidad, se convierte en una pregunta desagradable: ¿CuĆ”l es el punto para reunirse en el aula? El aula tradicional pierde el significado como un lugar donde la mĆ”quina se repite en segundos.
El desafĆo es, por lo tanto, detener "quĆ© aprenderĆ© hoy" para considerar "lo que construiremos juntos". ¿CĆ³mo lograr esto? AquĆ hay cuatro formas especĆficas en que el aula se transforma en el laboratorio donde se construyĆ³ el conocimiento.
Oficina de hipĆ³tesis
Imagine que antes de la conferencia pedimos a los estudiantes que usen inteligencia artificial (IA) para generar una tesis sobre el tema del dĆa. La tarea no lo acepta solo vĆ”lido, sino para desafiarla.
El desafĆo de diĆ”logo comienza en el aula. El tiempo mudo se dedica a los estudiantes que comparten quĆ© y entrega y evalĆŗan su interacciĆ³n con estas herramientas. Los estudiantes discuten sus resultados y evalĆŗan juntos: ¿fue Ćŗtil esta tecnologĆa? ¿QuĆ© preguntas hicieron mejor? ¿CĆ³mo nos ayudĆ³ a corregir los errores y mejorar las nuevas preguntas?
El maestro insta al grupo a encontrar puntos de argumento dĆ©biles, el flujo antiguo mĆ”s fuerte, posibles instalaciones lĆ³gicas o brechas de informaciĆ³n. Por ejemplo, si AI generĆ³ 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 declaraciĆ³n. ¿CuĆ”l 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 diĆ”logo sobre el significado y el sesgo, utilizando una respuesta automĆ”tica a la transiciĆ³n, cuestionĆ”ndolo 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 desafĆo de trabajo grupal, y luego critica y renovĆ³ y finalmente sintetiza el aprendizaje.
Taller de falacias
El maestro lanza la provocaciĆ³n a un tema controvertido. Por ejemplo: "¿DeberĆa la recreaciĆ³n canabis legalizarse?" Pida a los estudiantes que usen AI para generar argumentos a favor y en contra. Pero aquĆ viene algo interesante: el trabajo de clase es analizar la lĆ³gica de estos argumentos y descubrir errores lĆ³gicos.
Los estudiantes aprenden a revelar ad hominem, quejas innecesarias o problemas causales falsos. Son contrarios a la voz artificial con su propio juicio crĆtico, construyen argumentos Ć©ticos y sĆ³lidos basados en evidencia cientĆfica.
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 retĆ³rico en el que la lĆ³gica, la Ć©tica argumentativa y la capacidad no solo analizan cĆ³mo se construyen los argumentos, sino tambiĆ©n para ser convincentes artificiales generalizadas y resueltos entre un argumento de caridad y una persuasiĆ³n simple y simplemente convincente.
Veamos el caso de una calificaciĆ³n de derecho digital. El maestro hace la pregunta AI: "Si permite el uso del reconocimiento de personas en espacios pĆŗblicos para permitir crĆmenes?" AI responde a favor ("aumenta la seguridad y el crimen deterrado") y contra ("privacidad de intrusiĆ³n y fomenta el monitoreo masivo").
El maestro comparte clases en grupos pequeƱos: mientras que la mitad analizĆ³ los argumentos a favor y la razĆ³n si y acelera la generalizaciĆ³n (suponiendo que mĆ”s encuestas siempre sea igual), y la otra mitad analiza si el argumento contra la falsa dicotomĆa cometiĆ³ una falsa dicotomĆa.
DespuĆ©s de eso, renovan colaborativamente ambos discursos, aclarando los argumentos con conceptos teĆ³ricos clave, como la necesidad de regulaciones claras, transparencia y aplicaciĆ³n de las auditorĆas de los ciudadanos. De esta manera, el aula se convierte en espacio para enriquecer el pensamiento crĆtico, utilizando la IA como un punto de partida simple.
Sala de simulaciĆ³n
AI permite la creaciĆ³n de escenarios complejos en tiempo real, convirtiendo la clase en el espacio de experimentaciĆ³n colectiva.
Supongamos que el maestro propone el caso correcto del estudio: crisis econĆ³mica, dilema bioĆ©tico, conflicto polĆtico. En grupos pequeƱos, los estudiantes se comunican con IA para simular respuestas o desarrollar soluciones alternativas. Mientras tanto, el maestro lidera el diĆ”logo con temas que profundizan la complejidad de la escena: ¿CĆ³mo influir en la cultura? ¿QuĆ© riesgos Ć©ticos se ignoran? ¿QuĆ© 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. ¿QuĆ© sucede si el precio es bajo? ¿QuĆ© pasa si hay una competencia local? El desafĆo es que los estudiantes descubran que ignoro los factores culturales cruciales, como los hĆ”bitos de compra, el tejido de negocios o el significado cultural de ciertos colores.
FĆsicamente, el horario tradicional de filas se elimina al mirar hacia adelante y el aula se reorganiza en pequeƱos cĆrculos 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 precisiĆ³n. En este escenario, pedimos a los estudiantes que obtengan varias propuestas creativas de la IA (por ejemplo, para una campaƱa de salud pĆŗblica). En clase, deben presentar la mejor opciĆ³n y justificar su elecciĆ³n.
Luego viene el desafĆo: tienen que defender la idea de que no eligieron, obligĆ”ndolos a cambiar la perspectiva y dejar su zona de confort. Este ejercicio refuerza las habilidades que ninguno puede automatizar: argumentos de indicaciĆ³n, juicio colectivo y pensamiento lateral.
Por ejemplo, para una campaƱa de ahorro de agua, y crea cinco propuestas. El estudiante elige lo mĆ”s creativo, pero luego tiene que defender lo mĆ”s prĆ”ctico. El maestro dirige la conversaciĆ³n, 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 continĆŗa en el aula, ahora reserva el tiempo para lo que tiene mĆ”s valores: diĆ”logo, 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 tambiƩn 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 revoluciĆ³n tecnolĆ³gica nos recuerda algo fundamentalmente: el conocimiento no se recibiĆ³, se construyĆ³. Y no fue construida soledad.
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