Modos de aprendizaje de la Inteligencia Artificial Generativa : Guía de Buenas Prácticas

Resumen

Tal y como detallamos en la sección 2 del informe “Inteligencia Artificial en la Educación Superior 2025: Transformaciones Docentes, Herramientas y Buenas Prácticas”1, varios estudios científicos sugieren que el uso intensivo de LLMs genera en el usuario una deuda cognitiva que afecta negativamente a sus habilidades de redacción, memorización, razonamiento y, en general, a su proceso de aprendizaje. Como si fuese una respuesta a este problema, en los últimos meses, algunos de los principales modelos de lenguaje han comenzado a incorporar modos de uso especializados orientados al aprendizaje.

La aparición de estos nuevos modos de uso responde a una realidad evidente: millones de estudiantes en todo el mundo han utilizado herramientas de IA generativa como herramientas de apoyo educativo. Sin embargo, estos modelos no estaban específicamente optimizados para enseñar y lo habitual era una interacción de tipo pregunta–respuesta, que es muy limitada desde el punto de vista pedagógico ya que implica varios problemas importantes que afectan negativamente al proceso de aprendizaje:

•Falta de profundidad en la comprensión: los estudiantes obtenían la respuesta, pero no entendían el porqué.

•Ausencia de práctica activa: salvo una instrucción explícita, la IA no proponía ejercicios ni fomentaba la memorización o el autoanálisis.

•Dificultad para adaptar contenidos: nuevamente, salvo una instrucción explícita, no se ajustaba el discurso a distintos tipos de estudiantes ni se graduaba la dificultad de la explicación.

Estas limitaciones han impulsado la creación de modos pedagógicos específicos, que buscan complementar el papel del docente o tutor humano, especialmente en la explicación guiada y la práctica autónoma. Estos nuevos modos de uso pretenden que la IA no se limite a darte una solución a un problema, si no que pretende convertir a la IA en un tutor personalizado, capaz de adaptarse al nivel del estudiante, guiar las explicaciones y el razonamiento paso a paso, generar ejercicios prácticos y fomentar el aprendizaje activo.

En el panorama actual de los LLM, ChatGPT (OpenAI) ha lanzado su modo "Estudiar y aprender", pensado para facilitar una comprensión guiada y un repaso activo con test, esquemas y ejercicios; Gemini (Google) ha hecho lo propio con el modo “Aprendizaje guiado”, que combina explicaciones paso a paso con recursos visuales e interactivos; Claude (Anthropic) ha incorporado como estilo el modo “Aprendizaje”, un enfoque más reflexivo que se adapta al estilo de comprensión del estudiante; y Perplexity prepara el lanzamiento de su propio modo “Estudio”, aún en desarrollo, para unirse a esta tendencia de IA como compañero de estudio.