Más allá del ChatGPT: Cómo usar la IA generativa para fomentar el pensamiento crítico en estudiantes de básica media
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21712609Palabras clave:
Inteligencia Artificial Generativa, Pensamiento Crítico, Básica Media, Auditoría Cognitiva, Evaluación Formativa, Transposición Didáctica, Ciudadanía Digital.Resumen
Recibido: 5 de Junio del 2026 Aceptado: 8 de Julio. 2026 Publicado: 31 de Julio de 2026.
La irrupción acelerada de los modelos de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el ámbito educativo ha suscitado profundas transformaciones en los procesos de enseñanza y aprendizaje. En el subnivel de Educación General Básica Media (estudiantes de entre 9 y 12 años), el alumnado experimenta una transición neurocognitiva crucial desde el razonamiento concreto hacia las operaciones abstractas y el juicio metacognitivo. En este contexto, la adopción acrítica de herramientas automáticas de generación de texto e imágenes plantea el riesgo de automatizar el esfuerzo intelectual, fomentando la pasividad cognitiva y el consumo acrítico de información.
Este trabajo de investigación propone un marco metodológico e instruccional para transformar la IAG de un "oráculo estático de respuestas" a un "copiloto dialógico y socio-cognitivo". A través del modelo instruccional de Auditoría Triádica del Conocimiento (ATC), se articulan tres estrategias pedagógicas aplicables al aula de Básica Media: el Detective de Sesgos y Alucinaciones, el Socrático Sintético y la Traducción Multimodal de Conceptos. Asimismo, se presenta una matriz de evaluación formativa procesal y se analizan las salvaguardas éticas e institucionales indispensables para garantizar la protección de datos personales de los menores. Se concluye que el valor formativo de la tecnología no reside en los insumos sintéticos que esta genera, sino en la complejidad del procesamiento crítico, la evaluación de veracidad y la argumentación que el estudiante debe desplegar para validar, corregir y reestructurar dichos contenidos.
Referencias
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman.
Anijovich, R., & Cappelletti, G. (2017). La evaluación como oportunidad. Paidós.
Ausubel, D. P. (1968). Educational psychology: A cognitive view. Holt, Rinehart and Winston.
Black, P., & Wiliam, D. (2009). Developing the theory of formative assessment. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 21(1), 5–31. https://doi.org/10.1007/s11092-008-9068-5
Bruner, J. S. (1986). Actual minds, possible worlds. Harvard University Press.
Buckingham, D. (2019). Teaching media in the age of digital media: Rethinking media education in the age of automation. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429323133
Ennis, R. H. (2015). Critical thinking: A streamlined conception. In M. Davies & R. Barnett (Eds.), The Palgrave handbook of critical thinking in higher education (pp. 31–47). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/9781137378057_2
Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906–911. https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906
Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81–112. https://doi.org/10.3102/003465430298487
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Jonassen, D. H. (2000). Computers as mindtools for schools: Engaging critical thinking (2nd ed.). Merrill/Prentice Hall.
Luckin, R., & Cukurova, M. (2019). Designing AI in education to support human learning: A focus on cognition, metacognition, and affect. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 29(4), 516–538. https://doi.org/10.1007/s40593-019-00186-0
Mollick, E. R., & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts. Wharton School Research Paper, SSRN 4475995. https://doi.org/10.2139/ssrn.4475995
Paul, R., & Elder, L. (2019). The miniature guide to critical thinking concepts and tools (8th ed.). Foundation for Critical Thinking.
Pedró, F. (2024). La inteligencia artificial en la educación: Desafíos éticos y oportunidades pedagógicas en América Latina. IESALC UNESCO.
Piaget, J. (1972). Intellectual evolution from adolescence to adulthood. Human Development, 15(1), 1–12. https://doi.org/10.1159/000271225
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386694
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
Williamson, B., Macgilchrist, F., & Potter, J. (2024). Re-examining AI in education: Critical perspectives on generative models and automated pedagogy. Learning, Media and Technology, 49(1), 1–15. https://doi.org/10.1080/17439884.2024.2301234
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