La IA ya llegó a la escuela: ahora tenemos que convertirla en aprendizaje

Una de las imágenes más sugerentes que nos deja PISA 2025 no es propiamente un ranking, sino una gráfica que relaciona, por un lado, el uso que hacen los estudiantes, a nivel mundial, de la inteligencia artificial en sus trabajos escolares, por otro, el desempeño promedio de los sistemas nacionales de educación en ciencias. En ella, la República Dominicana ocupa una posición que merece ser analizada detenidamente para extraer posibles orientaciones para políticas públicas a implementar:  nuestros estudiantes reportan un uso relativamente elevado de la inteligencia artificial, mientras el país continúa mostrando niveles muy bajos de aprendizaje en ciencias.

La imagen que PISA nos presenta resulta provocadora; podría llevarnos a concluir rápidamente que, cuanta más inteligencia artificial utilizan los estudiantes, menos aprenden. Pero esa conclusión sería metodológicamente incorrecta y, además, nos impediría comprender lo verdaderamente importante que PISA está poniendo ante nuestros ojos.

La gráfica muestra una correlación entre sistemas educativos, no una relación de causalidad; es importante tener en cuenta esta precisión metodológica. Países como Japón, por ejemplo, combinan un uso relativamente bajo de la IA en trabajos escolares con un alto desempeño; Singapur registra simultáneamente un uso relativamente elevado y resultados extraordinarios; Emiratos Árabes Unidos presenta niveles aún mayores de utilización, con resultados mucho más próximos al promedio de la OCDE. La República Dominicana constituye, en este escenario, apenas otro punto dentro de esa diversidad y se caracteriza por un uso relativamente alto, por encima del promedio de la OCDE, con resultados de desempeño muy bajos. Por tanto, PISA no demuestra que el uso de la inteligencia artificial produzca un menor aprendizaje. Lo que hace es plantear una pregunta mucho más interesante: ¿de qué depende que el uso de la inteligencia artificial se convierta realmente en una oportunidad para aprender?

La pregunta es especialmente pertinente para nuestro país porque la inteligencia artificial ya llegó a nuestros estudiantes, nuestro problema ya no es de acceso. Según PISA 2025, el 50 % de los estudiantes dominicanos de 15 años declara utilizar herramientas de IA semanalmente para ayudarse a aprender, frente a un promedio de 46 % en la OCDE. Un 44 % las utiliza para realizar investigaciones preliminares sobre nuevos temas, un 40 % para resumir textos y un 36 % para redactar trabajos. Solo alrededor del 9 % declara no utilizarlas nunca ni casi nunca para las tareas escolares consideradas por PISA.

Por eso, quizás, como país, estamos formulando demasiado tarde una pregunta que ya han respondido los propios estudiantes: el problema que tenemos ahora no es si debemos o no introducir la inteligencia artificial en la educación; ya nuestros estudiantes la introdujeron; la cuestión es qué vamos a hacer pedagógicamente con ella.

En el boletín “EN CLAVE” No. 2, publicado por CIEDHUMANO a propósito de los resultados de PISA 2025, planteábamos precisamente esta cuestión. Advertíamos allí que la tecnología puede ayudar a explicar, explorar, comparar, practicar, formular preguntas y proporcionar retroalimentación, pero también puede realizar por el estudiante aquello que este necesita hacer para aprender: leer, escribir, argumentar, calcular, equivocarse y corregirse. De ahí una pregunta que ahora adquiere una importancia todavía mayor: no se trata solamente de saber qué puede hacer la inteligencia artificial, porque cada día podrá hacer más, sino de determinar qué necesitamos que continúe haciendo el estudiante para desarrollar capacidades propias.

Los datos que PISA nos ofrece nos obligan a mirar más profundamente. El problema, por tanto, no es propiamente tecnológico. Es educativo. PISA 2025 muestra que solo el 26 % de los estudiantes dominicanos alcanza al menos el Nivel 2 en ciencias. Dicho de otra manera, aproximadamente tres de cada cuatro jóvenes de 15 años no alcanzan el nivel que la OCDE considera básico para aplicar conocimientos científicos en situaciones relativamente sencillas.

Y el problema es aún más amplio. El 69.3 % de nuestros estudiantes se encuentra por debajo del Nivel 2 simultáneamente en matemáticas, lectura y ciencias. Aproximadamente siete de cada diez jóvenes llegan, por tanto, a los 15 años sin haber consolidado capacidades fundamentales en las tres áreas.

Ese dato debería ser suficiente para que cambiemos la naturaleza de la conversación sobre inteligencia artificial; los datos nos muestran que no estamos introduciendo una nueva tecnología en un sistema que ya ha resuelto sus problemas fundamentales de aprendizaje; la estamos incorporando mientras una proporción extraordinariamente elevada de nuestros estudiantes todavía enfrenta dificultades para leer comprensivamente, razonar matemáticamente y utilizar conocimientos científicos.

Esto nos obliga a formular una pregunta incómoda, pero necesaria: ¿estamos incorporando la inteligencia artificial sobre una base educativa suficientemente sólida o corremos el riesgo de digitalizar y amplificar algunas de las debilidades que ya existen?

La pregunta no pretende defender una posición contraria a la tecnología; todo lo contrario. Precisamente porque la inteligencia artificial ofrece posibilidades extraordinarias, debemos preocuparnos por crear las condiciones que permitan aprovecharlas.

La relación entre inteligencia artificial y aprendizaje resulta bastante más compleja que la pendiente descendente de una gráfica. La OCDE encuentra que los estudiantes que utilizan IA para determinadas tareas escolares presentan, en promedio, resultados inferiores en ciencias que quienes no la utilizan. Sin embargo, cuando se considera con qué frecuencia recurren a la IA para realizar esas tareas, se observan diferencias importantes: en algunos usos, los estudiantes que la emplean con frecuencia moderada obtienen mejores resultados que quienes recurren a ella muy poco o la utilizan casi diariamente. La propia OCDE advierte que estas asociaciones no demuestran que la IA sea la causa de dichas diferencias de rendimiento; sugiere que la pregunta relevante no es simplemente si los estudiantes usan inteligencia artificial, sino cómo, cuánto y para qué la utilizan.

PISA nos está mostrando que no basta con saber usarla. Durante años hemos hablado de alfabetización digital como si el desafío principal consistiera en adquirir destrezas para manejar dispositivos y programas, hoy eso no es suficiente ni es el problema principal; la inteligencia artificial eleva considerablemente la exigencia.

En los escenarios que plantea la IA en materia de educación, un estudiante puede dominar perfectamente una plataforma de IA y, sin embargo, ser incapaz de determinar si la respuesta que recibe es correcta. Puede formular un prompt y no saber formular una pregunta intelectualmente relevante. Puede producir en segundos un texto impecablemente escrito y no comprender sus argumentos. Puede recibir la solución a un problema matemático sin haber desarrollado la capacidad necesaria para resolverlo.

Todo esto nos sugiere que lo urgente y prioritario en nuestro país no es necesariamente la alfabetización digital, aunque sea fundamental; lo urgente, porque es condición para que la digital sea efectiva, es la alfabetización cognitiva. Para estar en condiciones de aprender con inteligencia artificial, se requiere saber preguntar, verificar, contrastar fuentes, detectar inconsistencias, reconocer posibles alucinaciones, argumentar, interpretar datos y explicar cómo se ha llegado a una conclusión. Requiere también algo aparentemente paradójico: saber cuándo no utilizarla.

En este punto, PISA aporta un dato que, como país, debemos observar cuidadosamente, por sus implicaciones en materia de políticas públicas. El 64.7 % de nuestros estudiantes declara haber realizado en clase actividades dirigidas a evaluar la calidad de la información generada por inteligencia artificial, ligeramente por encima del promedio de la OCDE. Esto constituye una señal interesante, aunque todavía no nos permite saber con qué profundidad se realizan esas actividades ni cuál es su efecto sobre el aprendizaje.

La distinción es importante; haber realizado una actividad no equivale a haber desarrollado una competencia.

Sería incorrecto afirmar que la República Dominicana permanece pasiva ante estos cambios. Durante 2026 se ha configurado una agenda intensa en torno a la educación digital y la inteligencia artificial. Podemos decir que hay una agenda dominicana que comienza a construirse en torno a este tema.

En marzo, el Consejo Nacional de Educación aprobó una Estrategia Nacional de Educación Digital orientada a integrar transversalmente el pensamiento computacional y las competencias en inteligencia artificial en el currículo. En junio, el Consejo formalizó la Estrategia Nacional de Competencias Digitales mediante una ordenanza. En septiembre se agregó RD Inteligente, un programa nacional de alfabetización en inteligencia artificial, ejecutado a través del ITLA, que se propone capacitar gratuitamente a un millón de dominicanos. Simultáneamente, desde el MESCyT se plantea la necesidad de articular universidades, empresas, trabajadores, el Gobierno y la formación técnico-profesional frente a los cambios que la inteligencia artificial y la automatización están produciendo en el mundo del trabajo.

Son señales importantes; pero precisamente porque estamos avanzando, debemos introducir una distinción esencial: una cosa es anunciar una política, otra aprobarla normativamente, otra implementarla y otra, bastante más exigente, demostrar que produce los resultados para los cuales fue creada.

Todavía no disponemos de evidencia que permita evaluar el impacto educativo de estas iniciativas recientes. PISA 2025 debe servirnos como línea de base y como fuente de preguntas para orientar la implementación, no como evaluación anticipada de políticas que apenas comienzan.

Sin embargo, es importante tener presente que la IA no constituye una agenda separada. Quizás uno de los mayores riesgos consiste en construir una política de inteligencia artificial paralela a la de aprendizaje.

En “EN CLAVE” No. 2 planteábamos que no existen dos agendas: una de aprendizajes básicos y otra de inteligencia artificial y de empleos del futuro. Es la misma agenda. Los aprendizajes fundamentales constituyen la infraestructura humana de la nueva economía.

Una economía basada en la inteligencia artificial no necesitará menos, sino más capacidad de lectura, más capacidad de razonamiento matemático, más capacidad para interpretar modelos, datos y probabilidades. De igual forma, necesitará más conocimiento científico, personas capaces de distinguir explicaciones plausibles de afirmaciones infundadas, y más pensamiento crítico para juzgar las respuestas que proporcionen las máquinas, precisamente porque estarán disponibles de manera inmediata.

La IA puede reducir enormemente el costo de obtener una respuesta. No reduce el costo intelectual de saber si esa respuesta merece nuestra confianza. Como resultado de todos estos cambios, la tendencia observada y para tener en cuenta, desde el punto de vista del interés público, es que más inteligencia artificial exige más capacidad humana.

Estos nuevos escenarios sitúan al sistema educativo en el centro de cualquier estrategia de desarrollo que el país desee emprender y, dentro de ese sistema, cobra relevancia central contar con mejores docentes, para poder manejar la complejidad que adquiere el sistema educativo como resultado de todas estas transformaciones en curso.

La pregunta ya no puede reducirse ni simplificarse a si nuestros maestros saben utilizar una plataforma, ese no es el problema de fondo; necesitamos saber si pueden decidir pedagógicamente cuándo utilizarla, para qué utilizarla y cuándo limitarla. Habrá tareas en las que la IA pueda ofrecer retroalimentación extraordinariamente útil. Habrá otras en las que precisamente aquello que deseamos desarrollar es el esfuerzo cognitivo que la herramienta puede ahorrarle al estudiante.

Si queremos enseñar a argumentar, habrá momentos en los que el estudiante tendrá que construir su propio argumento. Si queremos enseñar a escribir, tendremos que hacerlo. Si queremos desarrollar el razonamiento matemático, tendremos que enfrentarnos al problema. Si queremos formar capacidad de investigación, tendremos que aprender a buscar, seleccionar, comparar y juzgar la evidencia.

La IA puede acompañar y ser una aliada poderosa en esos procesos; lo que no puede hacer es reemplazarlos sin modificar lo que estamos formando. En otras palabras, la IA no solo obliga a capacitar al docente en tecnología; obliga a profundizar su capacidad pedagógica.

A todo esto, los datos de PISA nos llaman la atención sobre un riesgo adicional: el de una nueva desigualdad. En República Dominicana, la diferencia en el índice de utilización de IA para trabajo escolar entre estudiantes de escuelas socioeconómicamente favorecidas y desfavorecidas alcanza 0.34 puntos, una de las brechas más amplias entre los sistemas para los cuales existe información.

Esto nos debe llevar a considerar que la brecha de inteligencia artificial no puede entenderse únicamente como una diferencia entre quienes tienen y quienes no tienen acceso a internet o dispositivos. Existe una desigualdad más sutil: entre quienes disponen del capital cultural, del acompañamiento familiar, de buenos docentes y de conocimientos previos que les permiten utilizar la IA para ampliar sus capacidades, y quienes terminan utilizándola principalmente para sustituir tareas que todavía necesitan aprender a realizar.

Los gobiernos deben tener presente, al momento de formular sus políticas públicas en esta materia, que la equidad digital no consiste, por tanto, solamente en democratizar el acceso; consiste en democratizar la capacidad de utilizar la tecnología para aprender. No debemos equiparar el uso educativo de la IA a la mera exposición digital.

La política recientemente adoptada por el MINERD sobre el uso de dispositivos móviles ofrece un ejemplo interesante de esta distinción. La Orden Departamental 011-2026 no plantea una oposición entre tecnología y educación, sino que procura diferenciar el uso indiscriminado de los dispositivos de su utilización deliberada con fines pedagógicos. Para ello establece regulaciones diferenciadas según la edad: prohíbe los celulares personales en los niveles Inicial y Primario, mientras que en Secundaria permite su utilización con fines educativos, bajo autorización y supervisión docente y conforme a los protocolos establecidos por cada centro. La normativa contempla, además, el uso de otros dispositivos para actividades educativas específicas promueve la alternancia entre experiencias con y sin pantallas y procura evitar que su incorporación profundice las brechas digitales.

Se trata, por tanto, de una orientación conceptualmente consistente con la idea de gobernar pedagógicamente la tecnología, más que simplemente permitirla o prohibirla. Pero un buen diseño normativo constituye apenas el punto de partida. El siguiente paso será comprobar qué ocurre cuando estas disposiciones llegan a las escuelas: en qué medida se implementan efectivamente, si reducen la distracción sin limitar los usos educativos valiosos de la tecnología y, sobre todo, si contribuyen a crear mejores condiciones para aprender. Esto exige incorporar desde ahora mecanismos de seguimiento y evaluación que permitan aprender de la propia implementación y ajustar la política a partir de sus resultados.

Esta orientación resulta coherente con una de las lecciones que podemos extraer de PISA 2025. Los estudiantes dominicanos que asisten a centros donde no se permite el uso de celulares reportan una menor distracción causada por dispositivos digitales. Esto sugiere que las reglas institucionales pueden contribuir a proteger la atención, una condición básica para aprender. Sin embargo, la propia OCDE advierte que la relación entre las restricciones al uso de celulares y el rendimiento académico no permite concluir que prohibirlos, por sí solo, mejore los aprendizajes. La cuestión, por tanto, no consiste simplemente en permitir o prohibir tecnología. Consiste en algo más exigente: gobernar pedagógicamente su utilización, distinguiendo cuándo amplía las posibilidades de aprender y cuándo comienza a interferir con la atención, la interacción humana y el esfuerzo cognitivo que el aprendizaje requiere.

De pasar de contar usuarios a medir aprendizaje. Las nuevas iniciativas dominicanas inevitablemente producirán indicadores: número de personas capacitadas, cursos impartidos, certificaciones otorgadas, dispositivos disponibles, centros conectados, docentes formados.

Todos esos datos serán necesarios. Ninguno será suficiente.

La verdadera evaluación deberá comenzar un paso después. ¿Qué estudiantes están aprendiendo mejor con IA? ¿Para qué tareas funciona? ¿Para cuáles no? ¿Qué sucede cuando se utiliza intensivamente? ¿Cómo varían los efectos según el nivel socioeconómico y territorio? ¿Qué modalidades de acompañamiento docente producen mejores resultados? ¿Cuándo la herramienta amplía la capacidad del estudiante y cuándo comienza a sustituirlo?

En la publicación en “EN CLAVE” No. 2 proponíamos construir un circuito permanente: evidencia → interpretación → decisión → implementación → evaluación → nueva evidencia. La política de inteligencia artificial representa una oportunidad extraordinaria para poner ese principio en práctica. No necesitamos saber hoy todas las respuestas. Lo que necesitamos es construir un sistema capaz de aprender progresivamente qué usos funcionan, corregir los que no y ampliar aquellos que demuestren que producen mejores aprendizajes.

Tenemos que partir del hecho de que en nuestras escuelas la inteligencia artificial ya llegó y seguirá avanzando, independientemente de la velocidad con la que nuestras instituciones logren adaptarse. Por eso, la prueba decisiva de nuestra política educativa de inteligencia artificial no será cuántos estudiantes tengan acceso a ella, cuántos cursos impartamos ni cuántas certificaciones otorguemos. ¿Será que quienes la utilizan leen mejor, escriben mejor, razonan mejor, comprenden mejor la ciencia, verifican mejor la información, formulan mejores preguntas y desarrollan progresivamente una mayor capacidad para pensar por sí mismos?

Tenemos ante nosotros una herramienta extraordinariamente poderosa, pero, como toda herramienta, su utilidad depende de que sepamos utilizarla. Pero PISA vuelve a recordarnos algo que trasciende la tecnología: ninguna pieza, por sí sola, transforma un sistema educativo; el desafío, como venimos insistiendo en nuestros artículos en este período, sigue siendo conseguir que el currículo, los docentes, la evaluación, la tecnología y la gobernanza funcionen en conjunto en torno a un propósito inequívoco.

En otras palabras, lo que el país necesita es que nuestro sistema educativo garantice que estar en la escuela signifique aprender.

El autor es Director de CIEDHUMANO-PUCMM