L’impacte de la IA en l’aprenentatge: més enllà del hype

La intel·ligència artificial (IA) té un gran potencial per millorar l’aprenentatge dels estudiants, però els seus efectes no són automàticament positius. L’impacte de la IA en els processos cognitius depèn sobretot de com s’implementa pedagògicament i del disseny de la instrucció, més que de la tecnologia en si mateixa.

Comencen a aparèixer alguns documents que analitzen els efectes de la IA en l’aprenentatge. En destaquem un: el model ISAR.

El model ISAR està descrit en un article d’Elisabeth Bauer, Samuel Greiff, Arthur C. Graesser, Katharina Scheiter i Michael Sailer aporta una visió crítica sobre la tendència actual a sobrevalorar els beneficis de la IA i defensa la necessitat de recerca rigorosa i basada en evidències, aprofitant el coneixement existent sobre l’ús educatiu de la tecnologia. En aquest marc, es distingeix quatre possibles efectes de la IA en l’aprenentatge:

• Inversió: la IA pot reduir el pensament i la implicació cognitiva (per excés de dependència).
• Substitució: reemplaça mètodes tradicionals mantenint resultats similars.
• Augment: aporta suport cognitiu addicional.
• Redefinició: transforma les tasques i facilita aprenentatges més profunds.

La imatge següent mostra els efectes de cada cas en relació als aprenentatges superficials i als aprenentatges profunds.

L’article aprofundeix en cadascun dels possibles efectes de l’ús de la IA en educació.

Inversió

Com s’utilitza la IA?

• L’estudiant externalitza completament la tasca cognitiva i fa un copia-i-enganxa.
• La IA dona respostes finals, no dona suport al procés.
• No hi ha control pedagògic ni requeriment d’elaboració.

Exemples concrets:

• Un estudiant fa el TFG demanant a un xat d’IA que li generi apartats sencers i només els edita superficialment
• Ús d’un xat d’IA per fer redaccions completes en lloc de revisar o millorar un text propi.
• Fer una feina d’investigació amb un xat d’IA en comptes de cercadors; hi ha menys processament cognitiu i pitjors arguments finals.
• Revisar textos amb IA però acceptant suggeriments sense reflexionar.

Substitució

Com s’utilitza la IA?

• Es manté la mateixa activitat i nivell cognitiu.
• La IA reemplaça un recurs o funció humana que no afecta al procés cognitiu.

Exemples concrets:

• Vídeos docents generats amb IA en lloc de vídeos del professor; ofereixen un nivell similar d’aprenentatge.
• Generació automàtica de:
  • preguntes tipus test
  • flashcards
  • activitats de pràctica
• Assistents de preguntes (xbots) que responen dubtes com ho faria el professorat.
• Traducció automàtica en tasques lingüístiques.

Augment

Com s’utilitza la IA?

• Afegeix feedback, guiatge o personalització.
• Incrementa la qualitat o la freqüència del suport.

Exemples concrets:

• Feedback automàtic en temps real sobre una tasca (escriptura, resolució de problemes).
• Dashboards d’aprenentatge que mostren:
  • progrés
  • errors
  • recomanacions
• Tutors intel·ligents (ITS) que donen pistes adaptatives.
• Sistemes que adapten:
  • dificultat
  • seqüenciació
  • activitats (personalització)
• IA que analitza textos i dona suggeriments argumentatius o estructurals.

Redefinició

Com s’utilitza la IA?

• Es creen activitats que no existien sense IA.
• Es fomenta l’aprenentatge constructiu o interactiu (deep learning).

Exemples concrets:

• Conversar amb personatges històrics simulats per aprendre història.
• Sistemes de diàleg socràtic amb IA que fan preguntes i guien reflexió.
• Dissenyar videojocs, simulacions o narratives amb IA (learning by design).
• Escenaris de:
  • problem-based learning
  • game-based learning
  • simulacions complexes generades amb IA
• Flipped classroom amb IA:
  • contingut fora de classe
  • activitats constructives amb IA a classe
• Xarxes de conversa amb agents IA per practicar argumentació o presa de decisions.

A mode de síntesi, es podria dir que l’efecte de la inversió substitueix el pensament, la substitució reemplaça una eina, l’augment millora el suport i la redefinició crea noves activitats.

El model ISAR (tot i assemblar-se al model SAMR de Puentedura) no és sobre l’ús d’una tecnologia (en aquest cas, la IA) sinó que va de disseny pedagògic. 

---