De los estilos de aprendizaje a las ecologías cognitivas híbridas

Por Pablo Rivarola
Para Clarín

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Durante décadas, la educación intentó comprender cómo aprenden las personas. Se habló de estilos de aprendizaje, de preferencias cognitivas y de distintas formas de procesar la información.

Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial generativa parece estar desplazando la discusión hacia un problema más profundo: ya no se trata solamente de cómo aprendemos, sino de cómo la tecnología comienza a modificar las propias condiciones cognitivas desde las cuales pensamos, interpretamos y construimos conocimiento.

Hoy un estudiante puede obtener en segundos un resumen, un ensayo, una explicación compleja o una síntesis bibliográfica. Nunca el acceso a respuestas fue tan inmediato. Pero justamente allí aparece una de las preguntas más interesantes de nuestro tiempo: ¿qué sucede con la experiencia humana del pensamiento cuando parte del esfuerzo intelectual comienza a apoyarse en sistemas automatizados?

Como plantea Byung-Chul Han, vivimos en una cultura marcada por la aceleración, la hiperconectividad y la sobreabundancia de información. En ese contexto, la inteligencia artificial amplifica dinámicas ya presentes en la sociedad contemporánea: inmediatez, productividad y optimización constante. Sin embargo, aprender profundamente nunca fue solamente acceder a respuestas correctas. Aprender también implica detenerse, interpretar, sostener dudas y atravesar procesos de elaboración personal.

En este marco, las reflexiones del pedagogo Gert Biesta aportan una mirada especialmente valiosa. El autor propone pensar críticamente cómo, en muchos contextos educativos, la idea de aprendizaje ha pasado a ocupar el centro del discurso pedagógico. Su concepto de learnification no busca cuestionar el valor del aprendizaje, sino invitar a ampliar nuevamente la conversación sobre aquello que entendemos por educación. Educar no supone únicamente adquirir conocimientos o desarrollar competencias; también implica construir subjetividad, criterio, sensibilidad ética y formas de relación con el mundo.

La inteligencia artificial puede enriquecer enormemente los procesos educativos. Puede ampliar el acceso al conocimiento, favorecer la exploración de ideas y acompañar trayectorias de aprendizaje más flexibles. Pero al mismo tiempo, invita a recuperar una pregunta esencial: qué dimensiones de la experiencia humana siguen siendo irremplazables dentro del acto educativo.

En este sentido, Richard Sennett reivindica el valor del trabajo lento, cuidadoso y sostenido como condición para el desarrollo humano profundo. Comprender requiere tiempo, revisión, incertidumbre y elaboración personal. Muchas veces, son precisamente esos momentos de búsqueda y reflexión los que permiten que el aprendizaje se transforme en experiencia significativa.

Por eso, el gran desafío educativo actual no parece ser únicamente tecnológico. Es también cultural y humano. Educar implica preparar a las personas para habitar la complejidad, interpretar incertidumbres y construir sentido en contextos cambiantes. En una época donde la información se vuelve cada vez más accesible, el valor diferencial de la educación quizás resida menos en transmitir respuestas y más en ayudar a formular mejores preguntas.