Intencionalidad pedagógica situada
El criterio pedagógico que ningún sistema puede ejercer en tu lugar: saber qué necesita este grupo, en este momento, con este propósito. Generar no es diseñar.
Generar ya no requiere saber. Un modelo de lenguaje produce una rúbrica, una secuencia didáctica o un banco de preguntas en segundos, con una corrección formal que hace diez años habría exigido horas de trabajo experto. Eso modifica algo fundamental en la docencia universitaria, aunque no exactamente aquello que más se debate.
No es el contenido lo que está en cuestión, sino el criterio que lo precede. La capacidad de generar no equivale, ni puede equivaler, a diseño instruccional. Generar es operar sobre patrones estadísticos; diseñar es tomar decisiones orientadas hacia un aprendizaje concreto, en un contexto concreto, para personas concretas. Y decidir bien exige algo que ningún sistema puede producir desde fuera: saber exactamente para quién, en qué momento del proceso formativo y con qué propósito se está trabajando. A eso llamamos intencionalidad pedagógica situada.
Una distinción necesaria: de la generación al diseño
La intencionalidad pedagógica designa la capacidad de un docente para establecer propósitos de aprendizaje conscientes, fundamentados y orientados hacia resultados concretos. Su carácter situado añade algo decisivo: esos propósitos no existen en abstracto. Nacen del conocimiento profundo de un grupo específico de estudiantes, en un momento determinado del proceso formativo, dentro de un contexto institucional y disciplinar con sus propias restricciones y posibilidades.
La idea no es nueva. Lave y Wenger mostraron que el conocimiento siempre se construye en situación, en relación con las prácticas y comunidades que le dan sentido. Lo que cambia ahora es la urgencia de aplicar ese principio al propio docente: también su criterio pedagógico es situado y, precisamente por ello, resulta irreproducible desde fuera.
No se trata de saber qué competencias debe desarrollar un estudiante de Ingeniería en general. Se trata de saber qué necesita este grupo, en este momento del semestre, después de haber atravesado ciertos obstáculos, para dar el siguiente paso. Esa especificidad no puede abstraerse sin pérdida.
La distinción importa porque redefine dónde reside el valor del docente en un entorno saturado de herramientas generativas. Cualquier sistema puede producir materiales de calidad razonable. No cualquier sistema puede determinar para quién, cuándo y con qué propósito específico esos materiales cobran sentido.
Cuatro preguntas que la IA no puede responder sola
La intencionalidad pedagógica situada se articula sobre cuatro dimensiones interdependientes. Ninguna opera de manera aislada; su potencia emerge de la tensión entre ellas y de la capacidad del docente para articularlas en cada decisión de diseño.
Los cuatro ejes del criterio pedagógico situado · IAforTeachers.com
Conocimiento del grupo
Saberes previos, resistencias y zonas de desarrollo potencial de estos estudiantes concretos, no del perfil genérico del titulado.
Momento del trayecto
En qué punto del proceso formativo se encuentran: qué han consolidado, qué está en construcción y qué obstáculo productivo necesitan ahora.
Propósito fundamentado
La capacidad genuina que se pretende desarrollar, más allá del cumplimiento del programa. El porqué que da sentido a cada decisión de diseño.
Contexto institucional
Lo que permite y restringe el entorno: cultura institucional, expectativas del campo disciplinar y condicionantes reales de la práctica.
Cuando estas cuatro dimensiones se articulan, emerge algo que la IA no puede producir de manera autónoma: el criterio docente. No como una facultad mística reservada al experto, sino como resultado de observación sostenida, experiencia acumulada y reflexión sistemática. Shulman identificó este saber como conocimiento pedagógico del contenido: la capacidad de transformar el conocimiento disciplinar en algo enseñable para un grupo determinado. Hoy conviene matizar que ese conocimiento puede recibir apoyo instrumental de sistemas generativos, pero no puede ser delegado allí donde entra en juego el juicio contextual que organiza la decisión didáctica.
Lo que los datos no pueden interpretar
Podría sugerirse que un sistema con acceso a datos del estudiante, historial académico y analítica de aprendizaje podría aproximarse a esta capacidad. La hipótesis no es descabellada. La investigación en analítica del aprendizaje avanza con rapidez, y los sistemas adaptativos actuales logran ajustes de dificultad y retroalimentación que hace una década parecían imposibles (Luckin et al., 2016).
Sin embargo, hay algo que la analítica no captura: el significado pedagógico de los datos. Saber que un estudiante obtuvo un 4,2 en el examen parcial no dice nada, por sí solo, sobre si necesita más práctica, más reflexión, acompañamiento emocional o simplemente más tiempo para madurar el concepto. Esa interpretación requiere lo que Schön denominó conocimiento en la acción, ese saber tácito que el docente construye a lo largo de años de observación de cómo aprenden personas concretas en situaciones concretas.
La IA puede generar variantes de actividades, personalizar la dificultad y ofrecer retroalimentación inmediata. Lo que no puede hacer es establecer por qué esta actividad, con esta fricción específica, en este momento, resulta pertinente para este grupo. Ese porqué es irrenunciable. Y sigue siendo específicamente docente.
La diferencia no es de grado, sino de naturaleza. La IA opera con patrones estadísticos sobre grandes volúmenes de datos. El docente opera con comprensión interpretativa sobre casos singulares. Ambos modos de conocimiento son legítimos y, de hecho, complementarios. El error, como señala Selwyn (2019), es suponer que uno sustituye al otro en vez de reconocer que actúan sobre planos distintos.
Criterio en acción: tres situaciones docentes
Una profesora de Comunicación decide que la primera versión de los textos periodísticos debe escribirse sin asistencia generativa. No porque la tecnología sea inadecuada, sino porque sabe que sus estudiantes necesitan desarrollar antes una voz propia que todavía no está consolidada. Seis semanas después introduce la asistencia como amplificadora de algo ya construido. Ese criterio temporal, saber cuándo no usar la herramienta disponible, es quizá la forma más exigente de intencionalidad.
Una docente de Filosofía del Derecho detecta que su grupo de segundo curso aplica normas sin cuestionarlas. Decide plantear dilemas donde dos normas válidas entran en contradicción directa. Esa actividad no se deriva del programa ni de ninguna instrucción a un modelo generativo. Nace de un diagnóstico preciso: este grupo necesita este desequilibrio cognitivo en este momento del semestre, no tres semanas antes ni después.
Un docente de Química Orgánica observa que su grupo tiene dificultades con la comprensión espacial de las moléculas. Antes de avanzar a los mecanismos de reacción, como indica el programa, decide invertir dos sesiones en visualización tridimensional con modelos físicos. Esa decisión no puede tomarla un sistema que lee el plan docente: requiere observación sostenida sobre las condiciones reales de aprendizaje de ese grupo. La secuencia oficial resultaba inadecuada para este contexto. Solo el docente podía advertirlo a tiempo.
Del criterio a la herramienta: la secuencia que cambia todo
Esta idea no es ajena a la tradición del diseño instruccional riguroso. Wiggins y McTighe insistieron en que cualquier diseño educativo sólido parte del resultado deseado, no del contenido disponible ni de la herramienta a mano. Esa lógica de diseño inverso cobra una relevancia renovada cuando la herramienta disponible es un sistema generativo de alta capacidad: sin un propósito pedagógico claro como punto de partida, la facilidad de generar se convierte precisamente en el problema.
Lo que el momento actual añade es urgencia. Cuando producir materiales, actividades y evaluaciones se vuelve trivialmente sencillo, el diagnóstico situado y la definición de intención pedagógica pasan a ser la competencia diferenciadora del docente. No el que sabe pedir más cosas a la máquina, sino el que sabe qué pedir, cuándo y para qué grupo concreto. La secuencia importa: primero el criterio, después la herramienta. Invertirla no acelera el proceso; lo vacía.
Conviene añadir que este criterio no es estático. Se desarrolla con la práctica reflexiva, se afina con la experiencia acumulada y se profundiza cuando el docente examina sistemáticamente los resultados de sus propias decisiones. En ese sentido, el docente que usa la IA para reflexionar sobre su práctica, y no solo para producir materiales, tiene una ventaja real frente al que simplemente genera. La herramienta más poderosa sigue siendo la pregunta que uno se hace antes de usarla.
Diseñar antes de generar
La intencionalidad pedagógica situada no es una categoría teórica más para añadir al glosario. Es una práctica de pensamiento que antecede a cualquier uso de herramienta. El docente que la desarrolla no compite con la máquina: la subordina a su criterio y, al hacerlo, recupera el centro de su propia práctica.
La pregunta relevante no es qué puede hacer la IA en el aula. La pregunta es qué queremos conseguir con estos estudiantes, en este momento, y cómo la tecnología disponible puede servir a ese propósito. Ese orden, del criterio a la herramienta y nunca al revés, define buena parte de la docencia del presente. Y ese orden no puede establecerlo ningún sistema en lugar del docente: requiere exactamente el tipo de conocimiento que solo se adquiere estando ahí, observando, decidiendo y reflexionando sobre lo ocurrido.
Biggs, J., y Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university (4.ª ed.). Open University Press.
Lave, J., y Wenger, E. (1991). Situated learning: Legitimate peripheral participation. Cambridge University Press.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., y Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
Schön, D. A. (1983). The reflective practitioner: How professionals think in action. Basic Books.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
Shulman, L. S. (1987). Knowledge and teaching: Foundations of the new reform. Harvard Educational Review, 57(1), 1-22.
Wiggins, G., y McTighe, J. (2005). Understanding by design (2.ª ed.). ASCD.