En el artículo anterior defendía una idea que la llegada de la inteligencia artificial ha vuelto especialmente relevante: aprender exige algún tipo de fricción. Si todo se resuelve demasiado pronto, si la respuesta aparece antes de que el alumno tenga que recuperar, relacionar o decidir, una parte del aprendizaje puede desaparecer con la dificultad.
Pero esa idea necesita un matiz inmediato.
No todo esfuerzo cognitivo produce aprendizaje.
Hay tareas que exigen mucho y enseñan poco. Hay alumnos que trabajan intensamente sin avanzar. Hay actividades que parecen profundas porque resultan complejas, cuando en realidad solo están consumiendo atención en elementos irrelevantes.
Por eso, la pregunta no es simplemente cuánto esfuerzo exige una tarea.
La pregunta importante es:
¿En qué está gastando su esfuerzo el alumno?
La memoria de trabajo tiene límites
La teoría de la carga cognitiva, desarrollada inicialmente por John Sweller y ampliada después por numerosos investigadores, parte de una constatación básica: cuando trabajamos con información nueva, nuestra memoria de trabajo es limitada.
No podemos procesarlo todo al mismo tiempo.
Un alumno puede estar intentando comprender una relación causal, resolver un problema matemático o construir una argumentación. Pero también puede estar gastando buena parte de sus recursos mentales en interpretar una consigna confusa, localizar información dispersa, descifrar una presentación mal organizada o recordar qué formato se le ha pedido.
Desde fuera, en todos los casos parece que está esforzándose.
Pero el valor pedagógico de ese esfuerzo no es el mismo.
Si la actividad pretende que el alumno aprenda a argumentar, la dificultad debería estar en seleccionar evidencias, establecer relaciones y justificar una posición. No en comprender una consigna innecesariamente enrevesada.
Si pretende que aprenda a explicar un proceso científico, la dificultad debería estar en identificar las relaciones entre sus elementos. No en navegar por un documento saturado de información secundaria.
La diferencia puede resumirse así:
La fricción útil se concentra en aquello que queremos que el alumno aprenda. La sobrecarga aparece cuando el esfuerzo se dispersa en todo lo demás.
Un ejemplo sencillo
Imaginemos una actividad de Historia.
Pedimos al alumno que compare dos interpretaciones diferentes sobre las causas de la Revolución Industrial y que justifique cuál le parece más convincente.
La tarea puede exigir un esfuerzo valioso: comprender ambas posiciones, localizar evidencias, distinguir causas principales de factores secundarios y construir una argumentación propia.
Pero podemos arruinar esa misma actividad con facilidad.
Basta con presentar demasiadas fuentes a la vez, utilizar textos excesivamente complejos para el nivel del grupo, redactar una consigna ambigua o añadir requisitos formales que no aportan nada al objetivo principal.
El alumno seguirá trabajando. Quizá incluso se esfuerce más.
Pero una parte creciente de su energía estará dedicada a sobrevivir a la actividad, no a pensar históricamente.
El bloqueo también da información
Aquí aparece una distinción útil para el aula.
Cuando la dificultad está bien calibrada, el alumno puede no saber todavía cómo resolver la tarea completa, pero suele ser capaz de avanzar con una ayuda limitada: una pregunta, una pista, un ejemplo parcial o una reformulación breve.
Cuando existe sobrecarga, ocurre algo distinto. El alumno no necesita una pequeña orientación. Necesita que alguien reconstruya prácticamente toda la tarea por él.
Esa diferencia importa mucho.
Una pista que desbloquea el razonamiento indica que el alumno estaba cerca de poder avanzar. Una explicación completa que se vuelve imprescindible desde el primer momento indica que quizá la distancia era excesiva o que la tarea estaba mal planteada.
No siempre es fácil distinguir ambos casos, pero hay algunas señales útiles:
- el alumno sabe explicar qué le está costando;
- puede retomar el proceso después de una orientación breve;
- utiliza la ayuda para avanzar, no para copiar una solución;
- mejora cuando el apoyo se reduce progresivamente;
- consigue transferir parte de lo aprendido a una situación ligeramente diferente.
Cuando nada de eso ocurre, probablemente no estamos ante una fricción productiva, sino ante un bloqueo.
El valor del intento antes de la explicación
La investigación de Manu Kapur sobre el fracaso productivo aporta otro matiz interesante.
En determinadas condiciones, puede ser útil permitir que los alumnos intenten resolver un problema antes de recibir una explicación completa. No porque vayan a encontrar necesariamente la respuesta correcta por sí solos, sino porque ese intento inicial activa conocimientos previos, hace visibles determinadas lagunas y prepara una comprensión más profunda de la instrucción posterior.
Pero el orden importa.
Primero, el alumno explora. Después, recibe una explicación estructurada. Finalmente, reorganiza lo que ha intentado.
No se trata de dejarlo solo ante una dificultad indefinida. Tampoco de convertir el error en un fin en sí mismo.
Se trata de utilizar el intento como preparación para aprender mejor.
El bloqueo abandona al alumno dentro del problema. La fricción útil lo prepara para comprender mejor la ayuda que llegará después.
La pregunta que debería acompañar al diseño de una tarea
Cuando diseñamos una actividad, tendemos a pensar en el resultado: qué debe entregar el alumno, cuánto debe ocupar, qué criterios utilizaremos para evaluarlo.
Quizá convendría introducir una pregunta previa:
¿Dónde quiero que esté la dificultad?
No es una pregunta menor.
Si no la respondemos de forma deliberada, la dificultad aparecerá igualmente, pero quizá en el lugar equivocado: en el formato, en la consigna, en la cantidad de información o en una complejidad accesoria que no contribuye al aprendizaje.
Una tarea exigente no es necesariamente una tarea bien diseñada.
Una tarea bien diseñada concentra la exigencia en las operaciones cognitivas que queremos desarrollar y reduce todo aquello que compite innecesariamente por la atención del alumno.
Lo que cambia con la IA
La inteligencia artificial puede empeorar este problema o ayudarnos a resolverlo.
Puede entregar directamente la respuesta y eliminar cualquier posibilidad de esfuerzo real.
Pero también puede graduar la ayuda: ofrecer una pregunta antes que una explicación, una pista antes que un modelo completo, una reformulación antes que una solución cerrada.
La cuestión no es si la IA interviene.
La cuestión es cómo interviene y en qué momento.
Porque ayudar demasiado pronto puede vaciar la tarea. Pero ayudar demasiado tarde puede convertir una dificultad razonable en un bloqueo inútil.
Ese equilibrio —acompañar sin sustituir— será el punto de partida del próximo artículo.
Referencias
Kapur, M. (2016). Examining Productive Failure, Productive Success, Unproductive Failure, and Unproductive Success in Learning. Educational Psychologist, 51(2), 289–299.
Sweller, J., Ayres, P. y Kalyuga, S. (2011). Cognitive Load Theory. Springer.
Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G. y Paas, F. (2019). Cognitive Architecture and Instructional Design: 20 Years Later. Educational Psychology Review, 31, 261–292.