La relación con el saber y la inteligencia artificial en la educación superior

Resumen

La creciente presencia de las tecnologías digitales y de la inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente la relación con el saber en la educación superior. Más que nuevas herramientas, la IA reconfigura los modos de acceso, circulación, validación y producción del conocimiento, impactando dimensiones subjetivas, sociales y pedagógicas del aprendizaje. Este estudio analiza cómo la IA resignifica los sentidos del saber, articulando debates contemporáneos sobre ética y tecnología en el campo de la computación. Se observa que, aunque la IA puede ampliar el compromiso, la autoría y la autonomía intelectual, también genera desafíos éticos, como dependencia tecnológica, ausencia de normas claras, usos no responsables y desigualdades de acceso. Los efectos formativos de la IA dependen de las condiciones de acceso, de las mediaciones pedagógicas y de las concepciones educativas. En algunos contextos, favorece la colaboración y procesos emancipatorios; en otros, profundiza desigualdades y reduce la autonomía. Con base en una investigación cualitativa y bibliográfica, se concluye que el papel docente no es sustituido, sino resignificado, exigiendo una práctica ética y humanizadora capaz de orientar a los(as) estudiantes en la apropiación crítica del saber y en el uso responsable de las tecnologías digitales. En un escenario complejo y mediado por IA, esta mediación humanizadora se vuelve esencial para una formación ética en la educación superior en Computación.

Introducción

El avance de las tecnologías digitales, especialmente de la inteligencia artificial (IA) generativa, ha reconfigurado las formas de aprender, enseñar y producir conocimiento en la educación superior. En el campo de la informática, donde se concibe, prueba y perfecciona la IA, estos impactos se hacen aún más evidentes, tensando las fronteras entre la creación humana y la producción automatizada.

Aunque la relación entre la educación y la tecnología no es reciente, la IA adquiere un carácter disruptivo al intervenir en procesos históricamente entendidos como exclusivamente humanos, como el análisis, la interpretación, la síntesis y la autoría. Por lo tanto, comprender cómo esta tecnología interfiere en la relación de los sujetos con el saber constituye una tarea urgente para la formación en el campo de la computación.

Nuestra revisión bibliográfica mapeó debates contemporáneos sobre inteligencia artificial (IA), educación y cultura digital, considerando perspectivas técnicas, críticas y sociotécnicas. Se incluyeron autores sobre fundamentos computacionales de la IA [1], racionalidades políticas e institucionales de las tecnologías digitales [2-4], cibercultura e inteligencia colectiva [5,6] y ética de los algoritmos [7,8].

Se consideraron también estudios recientes sobre IA en educación. Bassani y González-Chena [9] identificaron tendencias, lagunas formativas y retos pedagógicos; Williamson y Piattoeva [10] analizaron la influencia de las tecnologías basadas en datos en políticas educativas; y Boell [11] destacó la ética, humanización y responsabilidad social en la creación de algoritmos para la formación en.

Según Charlot [12], aprender implica establecer una relación singular, situada y significativa con el saber. Cuando la IA reorganiza el acceso a la información y pasa a computación media en las prácticas intelectuales, esta relación se ve atravesada por nuevas dinámicas que suscitan cuestiones sobre la autonomía, el protagonismo y la autoría del estudiante. En este sentido, este artículo discute cómo se concibe la IA en el área de la informática, cómo transforma las experiencias de enseñanza y aprendizaje y bajo qué principios éticos y epistemológicos deben orientarse sus usos.

Al articular las contribuciones de Lévy [5] sobre la cibercultura y la inteligencia colectiva, de Freire [13,14] sobre la educación crítica y de Pimenta [15-17] sobre la identidad docente, se argumenta que el desarrollo de una comprensión crítica de la IA es esencial para preservar la dimensión humana del acto educativo. Se sostiene que la IA generativa opera como mediador cognitivo y sociotécnico, reconfigurando los sentidos del aprendizaje y tensionando las prácticas docentes en la educación superior.

De este modo, este artículo invita a reflexionar sobre las nuevas formas de relación con el saber mediadas por la IA, sobre todo en la formación en Computación, área estratégica para el desarrollo y el uso ético de las tecnologías digitales.

Entre algoritmos y humanización: el papel del docente frente a la inteligencia artificial

Aprender es construir una relación significativa con el saber, profundamente afectada por la IA en la educación superior, especialmente en las carreras de Computación. El avance de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior ha reconfigurado los procesos de aprendizaje, la producción de conocimiento y las prácticas pedagógicas, sobre todo en el área de la informática, en la que se diseñan y prueban algoritmos y sistemas inteligentes. En el plano técnico, la IA se basa en sistemas capaces de aprender y generalizar patrones a partir de grandes volúmenes de datos [1]. Sin embargo, su presencia en la educación no puede entenderse únicamente por sus funcionalidades computacionales. Como argumentan Selwyn [2], Williamson [3] y Floridi [4], la IA materializa racionalidades políticas, económicas e institucionales que moldean las formas de enseñar, aprender y producir subjetividades.

En el campo educativo, la relación con el saber es fundamental para comprender los efectos de la IA. Para Charlot [12,18-20], aprender implica establecer una relación situada, movilizadora y dotada de sentido con el conocimiento. La IA, al reorganizar el acceso a la información y actuar como mediadora cognitiva, puede reconfigurar esta relación, acercando a los estudiantes a respuestas rápidas y, al mismo tiempo, alejándolos de procesos de investigación más profundos. Esta tensión pone de manifiesto la necesidad de un análisis crítico de la integración entre tecnología y formación.

En la perspectiva de Freire [13,14], la educación es un acto ético-político que exige diálogo, reflexión y autonomía, dimensiones que no pueden delegarse en sistemas automatizados. Además, Pimenta [15-17] sostiene que la identidad docente se construye en la articulación entre conocimientos, prácticas y condiciones socioculturales, y se ve profundamente afectada por las transformaciones producidas por las tecnologías digitales y la cultura algorítmica.

En el campo de las tecnologías digitales, Lévy [5,6] contribuye a comprender cómo la inteligencia colectiva y la cibercultura amplían las posibilidades de producción compartida del conocimiento. Aplicado a la IA generativa, este referente pone de manifiesto que el papel del estudiante se desplaza hacia prácticas colaborativas y distribuidas, aunque la interpretación crítica de los sistemas y sus bases algorítmicas sigue siendo indispensable.

Estudios recientes refuerzan la necesidad de comprender las implicaciones sociotécnicas de la IA en la educación. Bassani y González-Chena [9] demuestran que la adopción de la IA exige prestar atención a los efectos pedagógicos, éticos e institucionales, destacando las lagunas en la formación docente y en la infraestructura epistemológica para hacer frente a las tecnologías emergentes. De manera convergente, Williamson y Piattoeva [10] señalan que las tecnologías educativas basadas en datos, incluidos los sistemas de IA, influyen en las políticas y prácticas educativas al introducir nuevas formas de regulación, supervisión y control, lo que exige una vigilancia crítica por parte de los educadores.

La literatura contemporánea también destaca el papel ético en la creación de algoritmos. Boell [11] sostiene que la formación en computación debe integrar la humanización y la responsabilidad en el diseño de sistemas inteligentes, superando las visiones tecnicistas e incorporando prácticas significativas en la relación con el saber y el aprendizaje. Esta perspectiva converge con las críticas de O'Neil [7] sobre los sesgos algorítmicos y con los análisis de Zuboff [8] sobre las lógicas de vigilancia que estructuran las plataformas digitales.

Así, aunque la IA potencia la autoría, la producción y la innovación, también conlleva riesgos de homogeneización, opacidad y dependencia tecnológica. La mediación docente, que articula la alfabetización algorítmica, la ética, la vigilancia epistemológica y la comprensión crítica, se vuelve esencial para garantizar un aprendizaje significativo y formar sujetos capaces de crear y utilizar sistemas inteligentes de manera responsable y socialmente comprometido.

Metodología

Esta investigación adoptó un enfoque cualitativo, exploratorio e interpretativo, basado en el análisis de narrativas docentes.

Se reunieron 65 balances de vida anónimos (identificados con “P”) de profesores de Ciencias de la Computación de diversos estados brasileños, para comprender los sentidos atribuidos a la enseñanza y aprendizaje en un contexto de desarrollo y uso de algoritmos y tecnologías digitales.

Los datos se analizaron de manera iterativa, integrando empiria, teoría y autoría. El marco de la relación con el saber [12,18-21] guio la interpretación, articulado con aportes críticos de educación y tecnología. Las respuestas se organizaron en hojas de cálculo para facilitar la identificación de singularidades y recurrencias. La interpretación combinó el balance de saber [21] y el Análisis Textual Discursivo (ATD), incluyendo unitarización, categorización y construcción de dimensiones analíticas epistémicas, identitarias y sociales.

Resultados y discusión

El análisis de los balances de vida elaborados por profesores de cursos de Ciencias de la Computación permitió comprender los significados atribuidos a la enseñanza y al aprendizaje en un campo fuertemente marcado por la cultura digital y por las transformaciones provocadas por la inteligencia artificial. En consonancia con el enfoque cualitativo, exploratorio e interpretativo descrito en la metodología, las narrativas se interpretaron a partir de las dimensiones epistémica, identitaria y social de la relación con el saber [12,18-20], lo que permitió organizar tres ejes articuladores: (1) yo, profesor(a); (2) yo y la enseñanza de algoritmos; (3) yo, la computación y la sociedad.

1. Relación consigo mismo: identidad y empoderamiento docente

Las narrativas destacan aspectos subjetivos de la identidad docente, poniendo de manifiesto el placer de enseñar, los retos cotidianos y el compromiso ético con la formación de los/as estudiantes. Esta dimensión dialoga con la idea de movilización [19], entendida como el movimiento interno que sustenta la acción de enseñar y aprender. Al relatar la importancia del dominio del contenido, la paciencia y el compromiso de los(as) estudiantes, los(as) docentes refuerzan que el trabajo pedagógico no solo implica aspectos técnicos, sino también valores, afectos y significados atribuidos al acto educativo.

Algunos relatos también mencionan la persistencia de las desigualdades de género y la desvalorización de la carrera, elementos que atraviesan la construcción de la identidad profesional. Aun así, prevalece una postura de responsabilidad y búsqueda constante de mejora, en consonancia con la concepción freiriana de la enseñanza como práctica ética y humanizadora.

2. Relación con el saber: enseñar algoritmos como experiencia formativa

El segundo eje pone de manifiesto que enseñar algoritmos y programación va más allá de transmitir procedimientos técnicos. Los docentes destacan que aprender lógica y estructuras computacionales implica comprender procesos de decisión, análisis y creación, dimensiones que exigen la participación activa, el esfuerzo intelectual y la construcción de sentido por parte del estudiante, como se discutió en la Introducción.

Las trayectorias relatadas muestran que muchos profesores(as) no planeaban seguir la carrera docente, pero encontraron en ella posibilidades de pertenencia y realización. Este movimiento refuerza la idea, discutida metodológicamente, de que las narrativas llevan marcas identitarias y revelan modos concretos de construir conocimiento, configurando la enseñanza como una experiencia que transforma tanto a quien aprende como a quien enseña.

3. Relación con el mundo: computación, sociedad y ética

El tercer eje articula preocupaciones éticas y políticas relacionadas con el desarrollo de tecnologías digitales y el impacto social de la inteligencia artificial. Estos elementos aparecen de forma recurrente en las narrativas y se conectan con las discusiones de la Introducción sobre los desafíos contemporáneos del área.

Los relatos reconocen que la formación en computación debe integrar principios de ética, responsabilidad social y comprensión crítica de las tecnologías, especialmente porque los estudiantes de hoy serán los creadores de los sistemas que impactan en la vida colectiva. Esta necesidad se aproxima de las perspectivas de Freire [13,14] y Pimenta [15-17], que defienden una educación comprometida con la reflexión y la transformación social.

La fuerte presencia de la IA en el área refuerza estas tensiones: los docentes perciben que potencia el aprendizaje cuando se media de forma humanizada, pero no sustituye el esfuerzo intelectual, la autonomía y la reflexión crítica, elementos centrales de la Relación con el saber y explorados en los procedimientos metodológicos de la investigación.

4. Movilizaciones docentes y tensiones contemporáneas

Las narrativas también ponen de manifiesto movilizaciones vinculadas al compromiso estudiantil y a las transformaciones traídas por la cultura digital. Algunos profesores(as) expresan su entusiasmo por las tecnologías (P47), mientras que otros destacan el reto de lidiar con estudiantes muy familiarizados con el uso de dispositivos, pero que aún necesitan desarrollar habilidades de creación tecnológica y pensamiento computacional (P48). También existen preocupaciones éticas relacionadas con el desarrollo de sistemas (P49), lo que refuerza la necesidad de una formación crítica.

Las tensiones intensificadas en la pospandemia (P50), como las dificultades para concentrarse y dar sentido al aprendizaje, confirman que la movilización depende del deseo, de la relación establecida con el saber, con el otro y con el mundo, elementos discutidos por Charlot [12,18] y articulados en el análisis interpretativo de la investigación.

5. Dimensión social: enseñar para el mundo

La dimensión social aparece fuertemente asociada a la interacción entre docentes y estudiantes, al intercambio de experiencias y al reconocimiento de la informática como un área que produce impactos concretos en la vida cotidiana. Ejemplos como (P32), al relacionar la creación tecnológica con la mediación de “exploradores virtuales”, ilustran la articulación entre el conocimiento técnico y la responsabilidad social.

La relación con el saber articula dimensiones epistémicas, identitarias y sociales, constituyéndose como elemento central del aprendizaje [12]. En el campo de la computación, área responsable del desarrollo, prueba e implementación de sistemas inteligentes, comprender estas dimensiones es fundamental para analizar los impactos subjetivos, éticos y pedagógicos de la inteligencia artificial (IA). Las narrativas docentes revelan incertidumbres sobre el uso ético de la IA, al tiempo que registran el entusiasmo de los estudiantes asociado, en muchos casos, a la dependencia de respuestas automatizadas.

Estas tensiones dialogan directamente con los debates contemporáneos sobre la naturaleza sociotécnica de la IA. Desde la perspectiva técnica, Haykin [1] describe cómo las redes neuronales artificiales aprenden a partir de datos, operando mediante ajustes paramétricos orientados por elecciones humanas. Sin embargo, comprender solo estos fundamentos es insuficiente. Selwyn [2] sostiene que las tecnologías educativas nunca son neutrales; expresan racionalidades sociales, políticas e institucionales que influyen en los usos, las prácticas y los significados de la vida escolar cotidiana.

En este horizonte, Williamson [3] pone de manifiesto el avance de la gobernanza algorítmica en la educación, destacando cómo las plataformas digitales y los sistemas orientados por datos pasan a estructurar políticas, evaluaciones y decisiones pedagógicas. Ampliando este análisis, Zuboff [8] conceptualiza el capitalismo de vigilancia como un modelo centrado en la extracción y monetización de los comportamientos humanos, una lógica que también atraviesa el uso educativo de la IA. En el contexto brasileño, Bassani y González-Chena [9] demuestran que, aunque las investigaciones sobre la IA en la educación han aumentado, todavía existen lagunas significativas en torno a las implicaciones éticas, políticas y formativas.

En conjunto, estos estudios coinciden en indicar que la IA solo favorece el aprendizaje significativo cuando se integra en procesos de mediación humana. Aislada, tiende a producir usos superficiales, instrumentales y desmovilizadores.

En este proceso, Pimenta [15-17] destaca que la docencia es una práctica crítica y reflexiva, que articula conocimientos teóricos, conocimientos empíricos y valores éticos. La identidad docente, por lo tanto, se constituye históricamente y exige un análisis permanente de las condiciones socioculturales y pedagógicas de la profesión.

En el debate contemporáneo sobre la IA y la ética, Boell [11] sostiene que el desarrollo de algoritmos y sistemas educativos debe guiarse por principios de humanización, transparencia y responsabilidad social. Para la autora, los procesos algorítmicos incorporan elecciones y valores, y su inserción en la educación requiere compromisos éticos que preserven la dignidad, la diversidad y la formación crítica de los sujetos.

Así, los autores coinciden en afirmar que el uso de la IA en la educación, especialmente en la formación en computación, exige la articulación entre la emancipación crítica [13,14], la relación subjetiva con el saber [12,18-20], la reflexión profesional docente [15-17] y el desarrollo tecnológico orientado éticamente por normas de creación y uso [11]. Enseñar y aprender, por lo tanto, constituyen prácticas humanas complejas, atravesadas por valores, significados y decisiones que la tecnología no sustituye, aunque puede potenciarlas cuando se integra a mediaciones críticas y humanizadoras.

Consideraciones

Los resultados de esta investigación evidencian que la formación en computación se encuentra en un punto de inflexión, en el cual la Inteligencia Artificial (IA) reconfigura las prácticas educativas sin, sin embargo, sustituir la centralidad de la experiencia humana en los procesos de aprender y enseñar. La revisión bibliográfica mostró que la IA introduce nuevas racionalidades técnicas, políticas y económicas que reorganizan la producción, circulación y validación del conocimiento en la educación superior. No obstante, el análisis de los balances de vida docentes revela que, en la cotidianidad, la relación con el saber permanece como un proceso situado, identitario y social, marcado por significados, afectos, movilizaciones y compromisos éticos.

Las narrativas analizadas indican que la IA puede ampliar la autoría, la creatividad y la colaboración cuando se integra en prácticas pedagógicas humanizadas, orientadas por el diálogo, la reflexión crítica y el acompañamiento profesional. Al mismo tiempo, los relatos alertan sobre riesgos asociados a la dependencia tecnológica, la superficialidad de los aprendizajes, las desigualdades de acceso y la opacidad algorítmica, tensiones que convergen con debates contemporáneos sobre las implicaciones sociotécnicas de la IA. Estas preocupaciones refuerzan la comprensión de que la tecnología no es neutra y de que sus efectos dependen de las mediaciones docentes, de las condiciones institucionales y de los proyectos formativos que orientan su uso.

En este escenario, el sentido atribuido por el docente no se reduce; al contrario, se resignifica. La docencia asume responsabilidades ampliadas al articular alfabetización algorítmica, ética digital, vigilancia epistemológica y acompañamiento reflexivo, especialmente en un campo en el cual los estudiantes se convertirán en futuros creadores de sistemas y tecnologías que impactan directamente la vida social. Los balances de vida evidencian que profesoras y profesores reconocen la urgencia de integrar principios de responsabilidad social, transparencia y compromiso ético en la formación, favoreciendo una comprensión crítica del desarrollo tecnológico.

En síntesis, la IA no solo transforma las prácticas técnicas del área de computación, sino que también redefine los sentidos de la formación humana y profesional en la relación con el mundo. Para que su presencia en la educación superior contribuya a procesos emancipatorios, y no a la reproducción de desigualdades e injusticias, se vuelve imprescindible mantener mediaciones pedagógicas que fortalezcan la autonomía intelectual, la autoría y la apertura al diálogo. La relación con el saber, en sus dimensiones epistémica, identitaria y social, permanece como eje estructurante de una educación ética, crítica y humanizadora.

Así, el uso de la IA en la formación en computación debe integrarse en proyectos pedagógicos que promuevan el pensamiento crítico, la responsabilidad social y el compromiso con la construcción de sociedades más justas, reafirmando que la tecnología solo adquiere sentido educativo cuando está orientada por principios éticos y por la centralidad de la experiencia humana.

Se concluye que la formación docente en Ciencia de la Computación debe articular competencia técnica, normas claras, criticidad y responsabilidad social, promoviendo prácticas educativas capaces de mediar la creación y el uso de la IA de manera ética, dialógica y humanizadora.