* Por la Lic. María Navarro
Un proyecto de investigación de la Facultad de Humanidades de la UCALP propone mirar más allá de las herramientas y preguntarse qué está cambiando en la enseñanza universitaria con la irrupción de la inteligencia artificial.
Hay preguntas que aparecen en el aula y ya no podemos esquivar. ¿Qué estamos evaluando cuando un estudiante puede resolver una consigna en segundos con inteligencia artificial? ¿Qué significa hoy ser autor de un trabajo? ¿Sigue teniendo sentido enseñar de la misma manera cuando el acceso a la información es prácticamente inmediata? ¿Y cuál es el lugar del docente cuando ya no es necesariamente quien tiene la primera respuesta?
Estas preguntas están en el origen del proyecto de investigación “De la Paideia (educación, formación o crianza integral del ser humano) a la Inteligencia Artificial: mutaciones de la enseñanza universitaria en la era digital”, que se desarrolla en la Facultad de Humanidades de la Universidad Católica de La Plata.
El proyecto es dirigido por el Dr. José Andrés Bonetti, director de la carrera Licenciatura en Historia, y codirigido por la Lic. María Angélica Navarro, secretaria académica de la Facultad de Humanidades y docente del área de Tecnología Educativa. También participan investigadores destacados como el Dr. Raúl Oller, ex decano de la Facultad de Humanidades, y actual profesor de la carrera Licenciatura en Educación Física, y el Lic. José Piñeiro, docente de la Facultad de Derecho y Cs. Ciencias Políticas y de la carrera de Psicología, además, integran el equipo tres estudiantes de la carrera de Psicología: Maximiliano Zorn, Beatriz Vieytes y Francisco Mundaca (Foto de tapa presentación del proyecto en Humanidades).
Puede parecer extraño. Frente a una transformación tan actual como la IA, el proyecto decidió comenzar mirando hacia atrás. Antes de preguntarnos qué puede hacer ChatGPT, Gemini, Copilot o cualquier otra herramienta, nos interesa recuperar una pregunta anterior: ¿para qué educamos? Por eso aparece el concepto de Paideia.
La investigación recorre distintas concepciones de la educación y de la universidad, desde la tradición clásica y medieval hasta la universidad moderna y el actual escenario digital. No se trata de idealizar el pasado ni de enfrentar una “buena universidad de antes” con una “universidad tecnológica de ahora”. Se trata de comprender qué fue cambiando en nuestra manera de enseñar, aprender y concebir el conocimiento para poder interpretar mejor el momento que estamos atravesando. Ese recorrido histórico constituye uno de los ejes centrales del proyecto.
Porque la inteligencia artificial no llegó a una universidad inmóvil. La enseñanza ya venía cambiando. Cambiaron los estudiantes, los modos de acceder al conocimiento, las tecnologías, las profesiones y las formas de comunicarnos. Pero la velocidad y las posibilidades que introduce la IA parecen acelerar algunas de esas transformaciones y colocar otras bajo una nueva luz.
Tal vez uno de los cambios más visibles esté justamente ahí. Durante mucho tiempo, acceder a determinada información requería buscarla, leerla, seleccionarla, comprenderla y elaborar una respuesta. Hoy una IA generativa puede ofrecer una explicación, resumir un texto, comparar autores, proponer argumentos o producir un ensayo en pocos segundos. Pero tener una respuesta no es necesariamente haber aprendido.
Y esta diferencia nos parece fundamental. Si el acceso al conocimiento cambia, también tenemos que volver a pensar el lugar del docente. Quizás su tarea sea cada vez menos la de proporcionar respuestas y cada vez más la de enseñar a formular preguntas, establecer relaciones, contrastar información, argumentar, detectar errores y tomar decisiones.
La evaluación entra inevitablemente en discusión. Un trabajo práctico impecablemente redactado ya no nos dice necesariamente todo lo que necesitamos saber acerca del aprendizaje de quien lo presenta.
La investigación se encuentra en desarrollo y, por eso, todavía no buscamos cerrar respuestas. Durante la primera etapa avanzamos en la revisión de bibliografía reciente y documentos internacionales sobre inteligencia artificial, ética, gobernanza y transformación educativa. Este trabajo permitió comenzar a construir categorías que van a acompañar el análisis: Paideia, formación integral, inteligencia artificial, ética, gobernanza, dignidad humana, transformación digital y universidad.
Uno de los primeros puntos que aparece con fuerza es que la IA difícilmente pueda ser entendida únicamente como innovación tecnológica. Las fuentes que estamos analizando ponen sobre la mesa cuestiones relacionadas con la formación docente, el desarrollo de capacidades críticas, la inclusión, la desigualdad, los sesgos, la transparencia y la necesaria supervisión humana de estos sistemas.
Esto amplía considerablemente la pregunta inicial. Ya no alcanza con preguntarnos qué puede hacer la IA en la universidad. Tenemos que preguntarnos qué queremos hacer nosotros con ella.
En esta etapa estamos comenzando a observar algunas mutaciones: del docente transmisor al docente mediador; del estudiante principalmente receptor a uno con mayores posibilidades de producción autónoma; del conocimiento concentrado al acceso inmediato; de la evaluación del producto a la necesidad de recuperar el proceso; de una autoría relativamente identificable a producciones en las que intervienen nuevas formas de asistencia tecnológica.
Pero tampoco queremos caer en una comparación demasiado sencilla entre “antes” y “después”. Hay una tercera pregunta que empieza a ocupar un lugar central: ¿Hacia dónde queremos ir? Porque no todo lo anterior merece conservarse simplemente por pertenecer a la tradición. Pero tampoco toda innovación representa, por sí misma, una mejora educativa.
Quizás uno de los trabajos más importantes que tenemos por delante sea distinguir qué cambió, qué permanece, qué estamos perdiendo y qué vale la pena recuperar.
Y probablemente sea allí donde aparezcan nuevas preguntas que hoy todavía no imaginamos. Porque investigar la inteligencia artificial desde una Facultad de Humanidades supone también asumir un desafío particular: no correr detrás de la tecnología, sino detenernos a pensar qué hacemos con ella y qué lugar queremos darle dentro de nuestros proyectos educativos.
La universidad ha cambiado muchas veces a lo largo de su historia. Esta no será la última. Pero quizá la discusión más importante no sea cuánto puede cambiar gracias a la inteligencia artificial, sino qué cosas no deberían dejar de ser.
En los próximos avances iremos compartiendo resultados, debates y nuevas preguntas. Porque detrás de ChatGPT, los algoritmos y las tecnologías que seguramente seguirán apareciendo, permanece una cuestión mucho más antigua —y quizá mucho más importante—: ¿Qué significa formar a una persona en la universidad? Y esa es una pregunta que ninguna inteligencia artificial puede responder por nosotros.
* Secretaria Académica de la Facultad Humanidades
