Las disrupciones de la inteligencia artificial revelan la locura de aferrarse a la universidad moderna idealizada

Durante los últimos cinco años, la educación superior ha estado en un estado de perturbación aparentemente interminable.

A principios de 2020, la pandemia de COVID-19 provocó un cambio rápido y masivo hacia la educación a distancia de emergencia. En la transición a entornos de aprendizaje digitales desconocidos, los instructores tuvieron dificultades para replicar el aprendizaje en el aula en línea. Cuando se levantaron las restricciones, muchas instituciones abogaron por una “vuelta a la normalidad”, como si el nivel educativo anterior a la pandemia fuera el ideal.

Ahora, con las disrupciones generativas de la inteligencia artificial, vemos un deseo similar de aferrarnos a una visión idealizada de la universidad moderna. La IA está alterando formas de evaluación establecidas desde hace mucho tiempo, al tiempo que fomenta el retorno a modelos de evaluación más antiguos en aras de la “integridad académica”.

Si los estudiantes que cursan estudios superiores creen que el objetivo es aprobar, no aprender, entonces el abuso de las tecnologías de IA generativa no es más que la acción racional de un agente racional.

Para una educación universitaria significativa, debemos pasar a un proceso de construcción de relaciones y conocimiento con otros a través del diálogo y la investigación crítica. Parte de eso implica aprender de las formas preindustriales de aprendizaje y de las tendencias educativas contemporáneas.

También debemos pasar de evaluaciones y calificaciones basadas en el cumplimiento a comentarios y oportunidades de crecimiento significativos y de apoyo, arraigados en la enseñanza y el aprendizaje conscientes.

Si los estudiantes creen que el objetivo es aprobar en lugar de aprender, esto afectará su enfoque de las tareas. La cúpula del edificio Henry Hicks en el campus de Halifax de la Universidad de Dalhousie en agosto de 2025. LA PRENSA CANADIENSE/Darren Calabrese ‘Knowledge Factory’ pide un uso indebido generativo de la IA

Los sistemas de educación superior norteamericanos contemporáneos a menudo funcionan como una “empresa manufacturera” o una “fábrica de conocimiento” centrada en la producción de investigación y la producción de graduados calificados.

El filósofo Jean-François Lyotard describió cómo la educación moderna está diseñada para crear individuos educados cuya función principal es contribuir al funcionamiento óptimo de la sociedad: una clase de personas que él llama “inteligencia”.

Sostuvo que la educación produce dos categorías de inteligencia: “inteligencia profesional” capaz de cumplir roles sociales existentes, e “inteligencia técnica” capaz de aprender nuevas técnicas y tecnologías para contribuir al progreso y al progreso social.

Estos roles son consistentes con algunas de las acciones que se están tomando en las instituciones de educación superior para responder a la disrupción generativa de la IA. Por ejemplo, las instituciones son:

Si reconocemos que el objetivo principal de la educación superior es alimentar a la fuerza laboral y permitir el progreso social y económico (una “fábrica de conocimiento” o una “empresa manufacturera”), entonces garantizar que los graduados sean auténticamente competentes en IA o permitirles desarrollar conocimientos de IA puede verse como una respuesta racional a la disrupción generativa de la IA.

Desalineación con el aprendizaje significativo

Haciéndose eco de las observaciones de Lyotard, el crítico cultural Henri Giroux sostiene que, cuando las fuerzas del mercado la moldean, el propósito de la educación superior pasa del aprendizaje democrático y la ciudadanía crítica a la producción de “robots, tecnócratas y trabajadores respetuosos de la ley”.

Esta infusión de cultura corporativa en la educación superior ha creado condiciones que la hacen particularmente vulnerable a la inteligencia artificial generativa.

Algunas características clave del modelo educativo de fábrica de conocimiento incluyen pruebas y tareas estandarizadas, clases de gran tamaño, énfasis en la productividad sobre los procesos y el uso de calificaciones para indicar el desempeño. Muchas de estas prácticas existentes están desactualizadas y a menudo no están alineadas con un aprendizaje significativo.

Las condiciones actuales en las universidades las hacen particularmente vulnerables a la inteligencia artificial generativa. (Imágenes falsas/Unsplash)

Por ejemplo, los exámenes tradicionales desvían la atención de los estudiantes del aprendizaje al desempeño, lo que a menudo refuerza las desigualdades existentes. Los debates sobre la eficacia de las conferencias se llevan a cabo durante años.

Las prácticas de evaluación son inconsistentes y tienen un efecto perjudicial sobre el deseo de aprender y la disposición de los estudiantes a asumir riesgos. Cuando los estudiantes sienten falta de autonomía, tienden a evitar el fracaso en lugar de aprender. Esta es otra razón de peso para que los estudiantes adopten tecnologías que eliminen cualquier fricción o incomodidad en el aprendizaje.

Es importante destacar que estas condiciones preceden a la llegada de la IA generativa. La IA generativa simplemente resalta cómo la lógica instrumental (el modelo de fábrica de la universidad) puede obstaculizar el aprendizaje.

Formas alternativas de imaginar la educación

En una época de abundancia de información y crisis superpuestas de divisiones sociales cada vez más profundas, colapso climático y autoritarismo creciente, quienes tienen capacidad para dar forma a la educación superior (incluidos educadores, formuladores de políticas, personal y estudiantes) pueden recurrir a visiones alternativas de la educación superior para crear lugares de aprendizaje significativos.

La educación preindustrial tenía propósitos muy diferentes a los del modelo educativo actual, creando un entorno que probablemente sería mucho más resistente a las perturbaciones generativas de la inteligencia artificial.

En el mundo antiguo, la academia de Platón era un lugar de investigación educativa fomentado a través del debate, una multiplicidad de perspectivas y un enfoque en el bienestar de los estudiantes.

El acceso a la academia era exclusivo, la mayoría de los estudiantes eran lo suficientemente ricos como para cubrir sus propios gastos y sólo dos estudiantes mujeres documentadas. Sin embargo, a pesar de este elitismo, la ausencia de planes de estudio, exámenes y evaluaciones formales estandarizados permitió que el aprendizaje se construyera sobre la base de las relaciones y el diálogo.

Movimientos educativos contemporáneos

La educación superior puede ofrecer, y ha ofrecido históricamente, más de un camino hacia el avance económico. Múltiples formas nuevas de enseñar e involucrar a los estudiantes también ofrecen visiones alternativas de la educación superior que dirigen el aprendizaje y a los estudiantes.

El movimiento degradante reorienta la educación hacia el aprendizaje, enfatizando la retroalimentación significativa y la curiosidad y alejándose de las prácticas de evaluación motivadas por la deferencia.

El movimiento de educación abierta se resiste a la naturaleza transaccional de la educación industrial. Empodera a los estudiantes para que se conviertan en productores de conocimiento y reimagina los límites de la educación para extenderlos más allá de las paredes del aula.

La educación superior ofrecía más que un camino hacia el avance económico. La gente camina por el campus de la Universidad McGill en Montreal en agosto de 2025. PRENSA CANADIENSE/Christopher Katarov

Otros movimientos educativos modernos, generalmente asociados con el trabajo de la filósofa Nell Noddings en la década de 1980, sitúan la ética del cuidado en el centro de la enseñanza y el aprendizaje. La enseñanza consciente se centra en crear un clima de aprendizaje que apoye de manera integral a estudiantes y profesores. También reconoce y abraza la diversidad y reconoce la necesidad de reformar los sistemas educativos.

Cada uno de estos enfoques ofrece visiones alternativas de la educación superior, que pueden ser menos susceptibles a la automatización de la IA y más alineadas con la educación superior como lugares de aprendizaje y conexión democráticos.

universidad del futuro

El modelo de fábrica de conocimiento está desactualizado y es inadecuado para el aprendizaje significativo. En esta forma de educación, las tecnologías de IA generativa superarán cada vez más a los estudiantes.

Reimaginar la educación superior hoy no es ni nostálgico ni utópico. A las instituciones de educación superior llegan estudiantes de hoy que, sobre todo, necesitan esperanza; Les debemos ayudarlos a encontrar un propósito significativo mientras aprenden a navegar en un mundo cada vez más complejo.