- Carlos Martínez Rojas
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La inteligencia artificial (IA) está transformando aceleradamente diversos ámbitos de nuestra vida, y la educación no es la excepción. Para los estudiantes menores de edad —niños y adolescentes—, esta revolución tecnológica representa una doble cara: oportunidades inéditas para personalizar el aprendizaje, pero también riesgos y desafíos que requieren atención responsable. En este artículo analizaremos cómo la IA incide en el mundo educativo para menores, cuáles son los retos más urgentes, y cómo podemos mitigar los efectos adversos para garantizar un entorno formativo seguro y enriquecedor.
Introducción: ¿por qué importa hablar de IA para menores en educación?
El uso de herramientas con IA (como generadores de texto, plataformas de tutoría automática, chatbots educativos y sistemas de evaluación automática) crece con velocidad. Según un estudio conjunto de UNICEF y UNESCO, más de la mitad de niños y niñas entre 9 y 17 años ya usa IA, y de esos, dos de cada tres lo emplean con fines escolares.
Sin embargo, muchos de estos menores no cuentan con la alfabetización digital, el acompañamiento pedagógico ni las barreras de protección necesarias para interactuar con estas herramientas de modo seguro y provechoso. Esto abre preguntas urgentes:
- ¿Cómo evitar que la IA erosione competencias fundamentales como el pensamiento crítico o la creatividad?
- ¿Cómo proteger la privacidad y los datos sensibles de los estudiantes?
- ¿Cuáles son las implicancias éticas de permitir que una IA modele contenidos educativos o evalúe alumnos menores?
Este tema no es mera especulación: ya se observan efectos concretos sobre el aprendizaje, la relación con docentes y el desarrollo emocional de niños y adolescentes.
A continuación, exploraremos la dimensión histórica y contextual, los desafíos concretos, casos ilustrativos, recomendaciones y un análisis prospectivo para que educadores, familias y autoridades actúen con responsabilidad.
1. Panorama histórico y evolución: desde la tutoría automatizada hasta la IA generativa
a) Las primeras etapas: sistemas inteligentes de ayuda al aprendizaje
Desde hace décadas existen sistemas llamados intelligent tutoring systems (ITS), que adaptan ejercicios según el rendimiento del estudiante. Estos sistemas encajan dentro del más amplio campo de inteligencia artificial en educación (AIEd), cuya meta es crear entornos de aprendizaje mediados por IA, con retroalimentación, seguimiento y personalización.
En ese escenario incipiente, las IA no generaban contenido creativo, sino que ofrecían rutas alternativas de enseñanza, ejercicios adaptativos y monitoreo del progreso. La participación humana (docentes) seguía siendo central.
b) La llegada de la IA generativa y modelos de lenguaje
Con modelos como GPT, ChatGPT u otros generadores de texto/imágenes/video, la IA ya no solo auxilia, sino que puede producir contenido educativo, asistir en la creación de tareas completas o simular diálogos educativos. Esto eleva el potencial, pero también las responsabilidades.
En el caso de menores, esa capacidad de generar contenido plantea riesgos adicionales —desde respuestas incorrectas hasta plagio inadvertido—, que deben gestionarse con cautela.
c) Un cambio de paradigma: de la “herramienta asistiva” a la “compañera pedagógica”
A medida que las IA se vuelven más autónomas, interactuando por sí mismas con estudiantes, podríamos transitar de un modelo en el que la IA asiste al docente, hacia uno en el que la IA tiene un rol casi activo en el proceso de enseñanza. Este cambio exige repensar el rol del docente, los límites de la automatización y cómo preservar la dimensión humana del aprendizaje.
2. Retos y desafíos específicos para menores
Los estudiantes menores enfrentan una serie de vulnerabilidades particulares. A continuación, repasamos los principales desafíos:
2.1 Desarrollo cognitivo, creatividad y dependencia
- Reducción del esfuerzo y merma en el aprendizaje profundo
El uso excesivo de IA para generar tareas o respuestas puede hacer que los estudiantes eviten enfrentar el problema, el error o el proceso de investigación creativo. Como advierte un artículo de Psychology Today, muchos niños usan atajos proporcionados por la IA, lo que debilita su capacidad de resolver problemas y enfrentarse al error. - Erosión del pensamiento crítico
Si los estudiantes tienden a confiar en lo que la IA les dice sin cuestionarlo, pueden perder la costumbre de verificar fuentes, contrastar perspectivas o identificar sesgos. Esto puede fomentar una mentalidad pasiva frente a la información. - Superficialidad cognitiva
Un estudio del Reino Unido indica que muchos estudiantes sienten que la IA “hace demasiadas cosas fáciles”, lo que fomenta pensamiento rápido, pero no profundo.
Además, investigaciones señalan que el uso excesivo de IA puede socavar habilidades interpersonales y la inteligencia emocional, generando aislamiento o inseguridad social.
2.2 Privacidad, minería de datos y protección de menores
- Recolección masiva de datos
Las plataformas de IA requieren datos: qué preguntas hace el alumno, qué errores comete, sus hábitos de aprendizaje, etc. En manos irresponsables, esto puede exponer información vulnerable. - Transparencia insuficiente y “caja negra algorítmica”
A menudo no sabemos cómo la IA produce respuestas, qué datos considera o si contiene sesgos. Eso implica riesgos cuando su output influye en calificaciones o decisiones educativas. - Riesgo de sesgos y discriminación
Las IA pueden reproducir prejuicios presentes en sus datos de entrenamiento, afectando mayormente a estudiantes de grupos históricamente marginados. - Riesgo de contenido inapropiado
En la interacción con IA conversacionales, pueden generarse respuestas que no sean adecuadas para menores (impulsos no supervisados, contenido sesgado). Por ello plataformas como Meta desarrollan controles parentales para chats con IA orientados a adolescentes.
2.3 Integridad académica, plagio y dependencia
- Facilidad para hacer trampa
Con generadores de texto, un estudiante puede pedir que la IA resuelva su tarea completa. Esto debilita la evaluación auténtica. - Dependencia y la “mentalidad de asistente”
Si cada problema es resuelto por la IA, el estudiante puede perder confianza para pensar por sí mismo, experimentando una forma de learned helplessness. - Errores falsos o “alucinaciones” de IA
Las IA pueden generar respuestas incorrectas o imprecisas. Si un estudiante menor las toma como verdad, se promueve la desinformación.
2.4 Desigualdad de acceso y “brecha educativa digital”
No todos los estudiantes tienen acceso a dispositivos o buena conectividad. Si la IA se convierte en una parte central del sistema educativo, quienes carecen de infraestructura quedan en desventaja.
Además, la capacitación docente y los recursos que integran IA suelen concentrarse en entornos privilegiados, reforzando desigualdades estructurales.
2.5 Dimensión social y emocional
- Menor interacción humana significativa
Si la IA sustituye demasiado al docente, puede reducirse la relación directa, la empatía, el diálogo, y el acompañamiento emocional esencial en los menores. - Vulnerabilidad a ciberacoso y suplantación
Con la IA se pueden generar deepfakes o suplantaciones de identidad que afecten a menores. Algunos países ya han condenado a estudiantes por difundir imágenes manipuladas generadas por IA.
Asimismo, herramientas que facilitan manipulación de contenido pueden agravar el acoso digital. - Conexiones emocionales problemáticas
Los niños podrían desarrollar vínculos emocionales con chatbots o asistentes con IA, confundiéndolos con relaciones reales, lo que puede afectar el desarrollo social saludable.
3. Casos y datos representativos
- En el Reino Unido, 80 % de alumnos de entre 13 y 18 años usan herramientas de IA para tareas, y 62 % piensa que estas herramientas afectan negativamente el desarrollo de habilidades propias
- En Argentina, un estudio de UNICEF-UNESCO revela que más de la mitad de niños entre 9 y 17 años usa IA, y 2 de cada 3 lo hacen por razones escolares.
- En España, 15 escolares fueron condenados por generar y difundir imágenes manipuladas de compañeras mediante IA, lo cual subraya los riesgos de un uso irresponsable.
- En el ámbito académico, los investigadores advierten que el uso de IA en evaluación automatizada implica retos en validez, fiabilidad, transparencia y equidad.
Estos ejemplos muestran que los riesgos no son hipotéticos: ya están ocurriendo.
4. Buenas prácticas y recomendaciones
Para mitigar estos riesgos y aprovechar lo positivo, es imprescindible que diversos actores —docentes, familias, desarrolladores, autoridades— actúen con responsabilidad. A continuación, algunas estrategias:
4.1 Fomentar la “alfabetización en IA” desde edades tempranas
- Enseñar cómo funcionan las IA, sus límites, sesgos y cómo evaluarlas críticamente.
- Promover preguntas reflexivas: “¿Por qué esta respuesta?”, “¿Cuál podría ser un error?”, “¿Qué fuente respalda esto?”
- Incluir asignaturas o módulos de pensamiento computacional, ética digital y uso crítico de tecnología.
4.2 Diseñar IA educativa con enfoque pedagógico y centrado en el menor
- Incorporar principios de aprendizaje infantil: retroalimentación adecuada, estímulo gradual, refuerzo adaptativo.
- Garantizar que el estudiante no sea un receptor pasivo: la IA debe impulsar que él participe, pregunte, revise.
- Transparencia algorítmica: los sistemas deben explicar sus decisiones y sugerencias de modo asequible para menores.
- Protección de datos desde el diseño (“privacy by design”), minimización de datos y anonimato.
- Controles parentales y supervisión docente sobre interacciones entre IA y estudiantes.
4.3 Rol activo de los docentes: mediadores, no reemplazados
- Los docentes deben acompañar el uso de IA, guiar, contextualizar y evaluar críticamente las producciones de la IA.
- Validar, comentar y corregir las tareas generadas con apoyo de IA, señalando aciertos y errores.
- Fomentar espacios donde el estudiante resuelva sin IA, para reforzar autonomía.
4.4 Políticas institucionales y normativas adecuadas
- Normas claras sobre cuándo, cómo y con qué límites se puede usar IA en la escuela.
- Protección legal para menores en el uso de IA, salvaguardas frente a contenido inapropiado o explotación de datos.
- Evaluaciones mixtas (no exclusivamente IA) para garantizar validez y diversidad de competencias.
- Acceso equitativo: asegurar que toda la planta de estudiantes cuente con recursos básicos mínimos para participar.
4.5 Monitoreo, evaluación continua e investigación
- Establecer sistemas de seguimiento para detectar efectos adversos (desmotivación, plagio, aislamiento).
- Realizar estudios longitudinales del impacto en el desarrollo cognitivo, emocional y social.
- Ajustar políticas y diseños de IA con base en evidencias empíricas.
5. Perspectivas futuras
Mirando hacia adelante, hay varios escenarios posibles:
- Integración híbrida equilibrada
La IA se vuelve un asistente estándar en las aulas (para personalizar tareas, monitorear progresos), pero siempre supeditada al juicio humano y con límites claros. - IA “tutora personalizada”
En el mejor de los casos, desarrollos seguros podrían permitir que cada estudiante tenga una “IA tutora” que acompañe su ritmo y estilo de aprendizaje, especialmente útil en zonas con escasez de docentes. - Concentración tecnológica y dependencia sistémica
Si grandes plataformas dominan la educación con IA sin regulación, podríamos ver un control centralizado del contenido académico, con sesgos comerciales o ideológicos. - Resistencia ética y regulatoria
Movimientos de docentes, padres y sociedades civiles podrían limitar el uso indiscriminado de IA, estableciendo normas estrictas sobre su papel y alcances.
En cualquiera de los escenarios, es esencial mantener el foco en el desarrollo integral del menor, no en el rendimiento cuantificable.
Conclusión
La inteligencia artificial tiene el poder de transformar la educación para menores: puede personalizar, motivar y ampliar el acceso al conocimiento. Pero sus riesgos son reales: pérdida de autonomía cognitiva, dependencia, sesgos, vulneración de la privacidad y debilitamiento de las relaciones humanas. No basta con adoptar la IA: es urgente integrarla con criterios pedagógicos, normas éticas y acompañamiento humano.
Para proteger a quienes más están en formación (niños y adolescentes), la clave está en la responsabilidad compartida: educadores que guían, familias informadas, desarrolladores responsables, políticas sensatas y estudiantes críticos. Solo así la IA podrá potenciar, no reemplazar, la maravillosa tarea de aprender.
Preguntas frecuentes sobre el uso de IA en la educación para menores
¿La inteligencia artificial reemplazará a los maestros en las escuelas?
No. La IA es una herramienta de apoyo, pero el rol del docente como guía humano sigue siendo
insustituible.
¿Cómo evitar el plagio escolar con herramientas de IA como ChatGPT?
Se debe fomentar el pensamiento crítico, incluir tareas sin IA, aplicar evaluaciones orales y enseñar ética digital.
¿Es seguro que niños y adolescentes usen chatbots educativos?
Puede ser seguro si se aplican filtros, se supervisan las conversaciones y se configuran controles parentales.
¿Qué hacer si una IA entrega una respuesta incorrecta o sesgada?
Es fundamental enseñar a verificar fuentes, contrastar la información y no depender ciegamente de la IA.
