Cómo ahorrar esfuerzo en la era de la inteligencia artificial

¿De qué sirve invertir cuando ChatGPT, Claude o Gemini pueden resolver problemas en segundos? Si un estudiante utiliza estas herramientas para resolver inmediatamente un caso complejo, ¿qué sucede con el proceso de pensar, cometer errores y aprender? Conceptos como mentalidad de crecimiento y práctica intencional ofrecen una manera de no renunciar al esfuerzo humano.

Una mentalidad de crecimiento –término acuñado por Carol Dweck en 2006 (aunque la idea se remonta a la década de 1970)– distingue a quienes ven el talento como maleable de quienes lo ven como inmutable. En estudios pioneros, Dweck observó que algunos estudiantes estaban convencidos de que sus habilidades podían mejorarse con esfuerzo, estrategia y una buena enseñanza.

Estos estudiantes están más dispuestos a enfrentar desafíos difíciles y entienden los errores como información de aprendizaje en lugar de una etiqueta de “inútil”. Suelen buscar y utilizar pautas específicas de mejora, perseverar más ante las dificultades y mostrar mayor curiosidad y disposición para probar nuevos enfoques. Tienen lo que ella definió como un “modo de crecimiento”. En cambio, otros estudiantes con mentalidad fija huyeron del riesgo de hacer el ridículo.

Se ha demostrado que una mentalidad de crecimiento es mejor para el rendimiento académico. Por ejemplo, en el estudio PISA 2022 (España), los estudiantes con mentalidad de crecimiento superaron a los de mentalidad fija en matemáticas hasta en 7 puntos de media, y también reportaron menos ansiedad ante los exámenes. Otro estudio de 2024 confirma que esta mentalidad promueve la resiliencia y el compromiso educativo en una variedad de contextos.

¿Cómo lograr una mentalidad de crecimiento?

Una mentalidad de crecimiento no es innata: es una mentalidad que se puede aprender y reforzar tanto en casa como en la escuela. Para ayudarlo a desarrollarse en la infancia, podemos:

Ten cuidado con el lenguaje de elogios: pasa de “lo inteligente que eres” a “me gusta cómo buscaste una estrategia diferente” o “mejoraste porque practicaste mucho”. Se impulsa el proceso, no una etiqueta de capacidad fija.

Normalizar el fracaso: tratar los fracasos como información (“¿qué podemos aprender de esto?”), no como fracaso (“no soy bueno en esto”).

Aprender estrategias, no sólo buscar esfuerzo: “esforzarse más” no es suficiente; Se deben ofrecer formas concretas: compartir la tarea, utilizar ejemplos, practicar paso a paso, pedir ayuda.

Haga ejercicio con un propósito, no con una rutina

Por otro lado, el psicólogo sueco Anders Erikson desarrolló el concepto de práctica “deliberada” o “deliberada”: la repetición de tareas específicas con objetivos claros, bajo supervisión y con retroalimentación inmediata.

La diferencia clave es que la práctica deliberada siempre tiene un propósito claro, un peso ajustado y una corrección inmediata; La práctica normal suele ser la repetición sin mucha orientación o pensamiento. Por tanto, ejercicio deliberado no es hacer más, sino hacerlo mejor: con un objetivo concreto, peso ajustado, corrección rápida y repetición hasta notar mejoría.

Ejemplos de práctica deliberada

En la escuela primaria, si bien es una práctica común que un estudiante lea un cuento completo varias veces, sin objetivos específicos, sólo para mejorar la velocidad de lectura, la práctica deliberada significaría que el maestro elige tres frases difíciles, trabaja solo en la pronunciación de ciertos sonidos, corrige inmediatamente y repite hasta notar el progreso.

Finalmente, se pueden dar comentarios específicos como: “Hoy mejoraste mucho la ‘r’ porque la practicamos varias veces.

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En la universidad, por ejemplo en ciencias de la salud, es una práctica común que los estudiantes lean muchos casos clínicos resueltos o realicen exámenes de opción múltiple.

En cambio, la práctica deliberada puede implicar centrarse en sólo un paso del razonamiento clínico (p. ej., formular hipótesis alternativas). En cada caso, el alumno debe escribir al menos dos hipótesis, justificarlas y el profesor (o la IA guiada) hace una pregunta sobre cada una de ellas. Se repite con varios casos cortos hasta que el alumno mejora claramente ese punto en particular.

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Cada ronda de práctica deliberada enriquece una mentalidad de crecimiento, mostrándole al estudiante que sus habilidades se cultivan con dedicación, no con magia.

Tanto una mentalidad de crecimiento como prácticas intencionales son esenciales ante el uso de la inteligencia artificial en el aprendizaje. Aunque bien utilizado, puede diseñar recursos personalizados y liberar al profesor para la empatía, el debate y el apoyo, su uso pasivo conlleva el riesgo de adicción cognitiva, una especie de “pereza mental”.

Diálogo, error y razonamiento

Por lo tanto, la IA debe rediseñarse como un provocador de preguntas, no como un dispensador de respuestas. Un buen ejercicio es que el alumno compare su trabajo con el generado por la herramienta, analice las diferencias, critique ambos y construya uno nuevo con su propio sello. Este diálogo crítico convierte a la tecnología en un soporte para el pensamiento, no en un atajo.

En el tercer año de estudios de fisioterapia, pedimos a los estudiantes que trabajaran en un caso clínico complejo mientras una herramienta de inteligencia artificial generativa actúa como un ‘tutor socrático’ digital. Los estudiantes, en pequeños grupos, proponen un diagnóstico o plan de tratamiento, y la inteligencia artificial sólo responde a las preguntas (una por línea): “¿Cómo justificas esta elección?” Las preguntas varían y siguen un flujo lógico dependiendo de las respuestas del estudiante. Nunca se repiten, ya que la IA adapta cada pregunta al contenido concreto que acaba de escribir el alumno, manteniendo siempre un tono socrático: provocando un pensamiento profundo sin aportar una solución.

Entonces, en lugar de obtener soluciones, el alumno tiene que explicar sus ideas en voz alta y pensar. La actividad finaliza cuando la IA (o el profesor) considera que la explicación del alumno demuestra una buena comprensión y un razonamiento clínico adecuado. Esta forma de trabajar el razonamiento clínico está incluida en un proyecto de innovación docente que denominamos IA-LOCOM y cuyos resultados acaban de publicarse.

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Pero la herramienta no es una evaluación de los estudiantes, su función no es asignar calificaciones ni medir competencias. La calidad final de la explicación la valora el profesor.

La integración de la IA de esta manera promueve activamente una mentalidad de crecimiento: el estudiante aprende que sus propias preguntas y correcciones conducen a la solución correcta. Este “Diálogo socrático con la inteligencia artificial” ilustra cómo promover el aprendizaje activo, la metacognición y una mentalidad de crecimiento, colocando al alumno como agente responsable de su progreso.

Curioso, resiliente y creativo.

Una mentalidad de crecimiento combinada con una práctica deliberada será la ventaja competitiva de las universidades que incorporen la IA de esta manera. Este modelo desarrolla habilidades como la curiosidad, cuestionar las respuestas de la inteligencia artificial; resiliencia, aprender de cada fracaso; y creatividad, ya que van más allá de lo programado.

El verdadero talento del mañana no será aquel que mejor utilice esta herramienta, sino quien la supere con esfuerzo consciente, pensamiento original y pasión por aprender. Cultivar una mentalidad de crecimiento en la era de la inteligencia artificial no es un lujo: es una forma de formar ciudadanos críticos, adaptativos, insustituibles con la tecnología, capaces de convertir cada desafío en una oportunidad de desarrollo profesional.