Cómo aprender a escribir académicamente y comprender lecturas complejas con la ayuda de la IA

La lectura y la escritura académicas son habilidades clave en la universidad. Nos dan acceso a diferentes contenidos, desarrollan un pensamiento más complejo y participan activamente en la vida académica. No se trata sólo de comprender textos o redactar trabajos, se trata de saber argumentar, sintetizar ideas y comunicarlas de forma clara y eficaz.

Sin embargo, los estudiantes tienen dificultades con este tipo de práctica académica en parte porque tanto las lecturas como las tareas son significativamente más complejas que en la escuela media o secundaria, pero también porque carecen de formación específica en lectura y escritura académica. Así, la alfabetización académica es un proceso gradual, que debe trabajarse deliberadamente en todas las etapas educativas.

En este contexto, la incorporación de tecnologías digitales en la educación superior ha abierto nuevas posibilidades para la enseñanza y el aprendizaje. La inteligencia artificial, sobre todo, no sólo ayuda en el procesamiento y generación de textos, sino que también cambia la forma en que los estudiantes leen, interpretan y producen conocimiento académico.

IA para “aprobar”, no mejorar

Recientemente exploramos cómo la IA afecta la lectura y la escritura en un entorno universitario y encontramos una paradoja importante. Aunque la mayoría de los estudiantes afirman utilizar herramientas de IA de forma habitual (en muchos casos, a diario), reconocen que no están aprovechando todo su potencial educativo.

Los estudiantes perciben esta herramienta como un atajo para ahorrar tiempo, un corrector lingüístico de un trabajo ya elaborado o, directamente, como un generador de texto. Esta visión, centrada en el resultado final más que en el proceso, limita su valor educativo y plantea importantes desafíos para la docencia universitaria. En lugar de favorecer la mejora de la escritura académica, este uso no permite una relación más profunda con los textos y el aprendizaje mismo.

Potencial de entrenamiento de IA

El verdadero potencial educativo de la inteligencia artificial se revela cuando se integra para apoyar los procesos cognitivos involucrados en la lectura y la escritura, en lugar de como un sustituto del esfuerzo intelectual. En este sentido, algunas herramientas ampliamente conocidas pueden jugar un papel relevante si se utilizan con una clara finalidad educativa.

A diferencia del uso de la IA como simple corrector lingüístico, en este caso encaminado a eliminar errores gramaticales o mejorar la fluidez superficial del texto terminado, su potencial formativo surge cuando se utiliza para analizar y reflexionar sobre el propio proceso de escritura. Y eso es exactamente en lo que tenemos que influir.

Por ejemplo, buscar una herramienta para señalar errores en la coherencia argumentativa, describir cómo progresa una idea a lo largo de un texto o identificar suposiciones implícitas obliga al alumno a interpretar esas observaciones y decidir qué cambios hacer, en lugar de aceptar correcciones automáticas sin pensar.

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Apoyar la comprensión de textos complejos.

En el campo de la lectura académica, la IA también puede apoyar la comprensión de textos complejos, ayudar a identificar ideas clave, establecer conexiones entre conceptos o formular preguntas que guíen una lectura más crítica. Utilizado de esta manera, no sustituye a la lectura, sino que actúa como un intermediario que facilita la construcción de significado, una especie de herramienta para comprender lo leído.

Por ejemplo, un mal uso formativo de la IA consistiría en consultar el resumen de un artículo académico para evitar leerlo en su totalidad y utilizarlo directamente como base del trabajo. En este caso, la herramienta reemplaza la interacción con el texto y limita la comprensión profunda.

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Por otro lado, el uso formativo consistiría en pedir a la IA que ayude a identificar las ideas principales de un texto, formular preguntas sobre los conceptos más complejos o explicar la relación entre las distintas partes de un artículo. Si tenemos varios artículos, incluso podemos buscar un resumen de cada uno para seleccionar los que realmente sirvan para el trabajo final. Estas acciones no sustituyen la lectura, sino que la direccionan y profundizan, promoviendo una comprensión más activa y crítica. Y ahí está el quid de la cuestión.

El desafío es cambiar el enfoque de simplemente generar un producto a apoyar el proceso: leer mejor para escribir mejor, revisar para comprender, reformular para pensar más profundamente. Esto requiere que tanto estudiantes como profesores desarrollen nuevas estrategias de uso.

Uso ético y crítico para la alfabetización académica.

La inteligencia artificial puede convertirse en un recurso valioso si se incorpora desde una perspectiva ética, crítica y educativa. Esto implica reconocer sus límites, cuestionar sus respuestas y asumir que no puede sustituir la lectura crítica o la escritura reflexiva, pilares de una formación universitaria.

Para avanzar hacia este uso de la formación es necesario ofrecer directrices claras tanto a estudiantes como a profesores. Algunas estrategias útiles para los estudiantes pueden ser:

Solicite explicaciones alternativas de conceptos complejos y compárelas con el texto original para descubrir matices o discrepancias. Discutir y discutir con la propia IA.

Pídales que hagan preguntas críticas sobre el texto que leyeron, como punto de partida para el análisis.

Utiliza la herramienta para reformular tus propias ideas y comprobar que conservan el mismo significado.

Desde el punto de vista de un docente, el desafío es integrar explícitamente la IA en la práctica en el aula:

Diseñar actividades que valoren el proceso (borradores, revisiones, reflexiones sobre el uso de la IA), no solo el producto final.

Dirija una clase para aprender usos específicos de la IA para analizar textos, revisar escritos o construir argumentos.

Establecer tareas que requieran justificación de las decisiones tomadas en base a sugerencias de herramientas. ¡Tienes que pensar!

Crear y promover espacios de discusión sobre los límites, prejuicios y riesgos de estas tecnologías en la producción de conocimiento académico.

En definitiva, la escritura y la lectura académicas siguen siendo tareas profundamente humanas, asociadas al desarrollo del pensamiento y a la construcción del conocimiento. Los profesores y los estudiantes no deberían pensar en lo que la IA puede hacer por ellos, sino en lo que pueden aprender mediante un uso crítico y reflexivo.