Todas las entradas de la serie “80 años”. Compendio EaD”, VER AQUÍ
La acelerada integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior está obligando a replantear los marcos pedagógicos tradicionales. Una pregunta clave que surge es: ¿qué pasa a ser esencial aprender cuando las máquinas pueden ayudarnos a recordar y a pensar, y qué podría volverse menos importante? Como vimos en la entrada anterior de esta serie, Bloom y sus colaboradores propusieron en 1956 y, posteriormente en 2001, una taxonomía jerárquica de seis niveles cognitivos (Recordar, Comprender, Aplicar, Analizar, Evaluar y Crear) que ha guiado durante décadas, de forma íntegra o parcial, buena parte de los diseños de resultados de aprendizaje y las evaluaciones.
Como ya avanzábamos en la entrada anterior, en la actualidad la IA puede encargarse de muchas tareas cognitivas rutinarias, especialmente en los niveles inferiores, es capaz de recuperar información al instante, resumir textos extensos y hasta generar borradores iniciales de ensayos. En otras palabras, la IA está automatizando tareas cognitivas de nivel básico, como recordar y comprender, lo que desplaza el valor educativo hacia las habilidades de pensamiento de orden superior. Esta realidad presenta desafíos (por ejemplo, mantener la integridad del aprendizaje del estudiante y, también, la honestidad académica cuando se dispone de asistentes automatizados) pero también oportunidades para transformar la enseñanza y el aprendizaje.
Al escribir en esta entrada de la IA y la taxonomía de Bloom, somos conscientes de que lo dicho hoy va a quedar más que superado dentro de pocos meses. Con esa perspectiva escribimos y con esa misma sensación rogamos y agradeceremos a nuestros lectores que se acerquen a estos contenidos.
¿RECONCEPTUALIZAR LA TAXONOMÍA DE BLOOM?
En este nuevo contexto, hoy cobran protagonismo aquellas competencias que van más allá de lo que la IA puede lograr por sí sola en la actualidad, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas complejos, la creatividad, la metacognición y el razonamiento ético, entre otras, y ya en alguna de ellas la IA va avanzando. Los estudiantes universitarios no solo deben aprender a utilizar herramientas de IA, sino también a entender sus límites, sesgos y alcances. Por ello, emergen con fuerza nuevas alfabetizaciones como:
- la alfabetización en IA (comprender cómo funcionan los sistemas de IA y sus implicaciones),
- la alfabetización en datos (saber interpretar y manejar datos, incluidos los generados por IA), y el
- pensamiento computacional (resolver problemas complejos descomponiéndolos en pasos lógicos para soluciones automatizables).
Incorporar explícitamente estas competencias en los planes de estudio se considera cada vez más necesario para formar profesionales capaces de prosperar en un futuro mediado por IA.
En síntesis, si la IA puede proporcionar información y efectuar análisis básicos con facilidad, el rol de la educación superior debe orientarse más hacia desarrollar en el alumnado las capacidades de analizar, evaluar y crear con un nivel de sofisticación que aporte un valor añadido humano.
De acuerdo con esta realidad, resulta pertinente reconceptualizar la Taxonomía de Bloom a la luz de la IA, manteniendo sus seis niveles jerárquicos pero reinterpretando cada uno de ellos. Esta propuesta reconoce la estructura familiar de la taxonomía original, pero redefine las tareas cognitivas de cada nivel considerando cómo la IA las transforma o complementa. Cabe notar que algunos autores han propuesto niveles cognitivos totalmente nuevos y un esquema menos jerárquico para reflejar mejor la interacción entre aprendices humanos y herramientas de IA.
No obstante, en esta propuesta, en coherencia con la anterior entrada, optamos por conservar los seis escalones clásicos de Bloom, por su utilidad pedagógica y secuencia gradual, y ofrecer una visión diferente dentro de ese marco conocido. A continuación, se desarrolla cada nivel de la taxonomía orientado para la era de la IA, con sus fundamentos teóricos, implicaciones prácticas y un conjunto actualizado de propuestas de verbos de acción pertinentes al trabajo activo de los estudiantes con herramientas de IA (tanto desde un uso crítico como creativo).
Propuestas innovadoras acompañan cada nivel, orientando al profesorado en el diseño de experiencias de aprendizaje y en la formulación de estrategias evaluativas acordes con los tiempos actuales y considerando, como es nuestro interés en esta serie, los formatos educativos no presenciales. Veamos una imagen de síntesis para el logro de aprendizajes valiosos aplicando la taxonomía de Bloom y aprovechando los aportes de la IA a través de nuevos verbos de acción. Ha de notarse que, probablemente, algunos verbos, según la formulación, podrían formar parte de más de un nivel cognitivo.