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La llegada masiva de la inteligencia artificial (IA) generativa a las aulas no es simplemente la irrupción de una nueva herramienta tecnológica. Para los estudios de lengua y literatura —y por extensión, para todas las humanidades— representa un cambio de paradigma de proporciones similares a las del invento de la imprenta, obligando a repensar conceptos tan fundamentales como la autoría, la originalidad, la creatividad y el propio acto de escribir.

Así lo plantean Barclay Barrios y Wendy Hinshaw en la introducción editorial del número especial sobre IA de Pedagogy, revista publicada por Duke University Press y dedicada a la enseñanza crítica de la literatura, el lenguaje y la composición.

Una Ansiedad que No Es Ludismo

Los autores reconocen la incomodidad que atraviesa a los docentes de humanidades frente a sistemas que producen textos cada vez más indistinguibles de los escritos por humanos. Esa ansiedad, aclaran, no nace de una resistencia ciega a la tecnología (ludismo), sino de preguntas genuinamente existenciales: ¿qué significa enseñar a escribir cuando una máquina puede hacerlo por el estudiante? ¿Qué queda de la voz propia, del proceso de pensamiento y de la fricción necesaria para aprender?

Frente a ese malestar, la revista documenta una respuesta notable. Lejos del pánico o la parálisis, los docentes de humanidades han respondido con reflexión, intencionalidad y diversidad:

• Adopción Colaborativa: Algunos han adoptado las herramientas de IA, experimentando con ellas como colaboradoras en la investigación, la escritura y la enseñanza.
  
  
• Límites Claros: Otros han optado por la abstinencia, estableciendo límites estrictos alrededor de lo que consideran prácticas auténticamente humanas.
  
  
• El Camino Intermedio: Muchos navegan una ruta intermedia, combinando el conocimiento vivido y encarnado de sus estudiantes con las capacidades de los modelos de lenguaje.

Lo que los Estudios Revelan

El número especial reúne contribuciones que ilustran esta variedad de posiciones:

• Preocupaciones Éticas y Sesgo Racial: Un estudio destaca cómo los detectores automáticos de IA pueden amplificar sesgos raciales ("racialización algorítmica"). Estudiantes provenientes de comunidades marginadas —en particular internacionales, multilingües y afrodescendientes— son señalados con mayor frecuencia y acusados injustamente como usuarios de IA, incluso cuando no la utilizan.
  
  
• La Autoridad del Estudiante: Otras contribuciones exploran cómo recuperar la autoridad del alumno frente a la aparente omnisciencia de los modelos de lenguaje. Una propuesta invita a los estudiantes a escribir sobre su propio entorno urbano, aprovechando su conocimiento "encarnado" (la sensación de caminar, comer y pertenecer a la ciudad) como evidencia para cuestionar y corregir las descripciones que produce la IA.
  
  
• El Proceso sobre el Producto: Otra estrategia redirige la atención del producto final hacia el proceso. El enfoque recae en las decisiones del estudiante, sus estrategias de formulación de prompts, sus hábitos de revisión y su reflexión en video sobre el uso o no uso de la herramienta.

Conclusión

Una de las conclusiones más claras de este número es que la relación con la IA no admite posiciones en blanco y negro. Es posible enseñar alfabetización en IA sin usar herramientas de IA, usar esas herramientas sin asumir los discursos corporativos que las rodean, y constatar que su uso no garantiza por sí solo una comprensión crítica sobre la tecnología. En todos los casos, el centro de la educación sigue siendo el pensamiento humano, no el texto generado.

Para profundizar en estas estrategias y reflexiones, acceda al editorial en la revista Pedagogy.

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