La IA resolvió la parte fácil del modelo ASSURE

En 1982, tres profesores de tecnología educativa —Robert Heinich, Michael Molenda y James Russell— propusieron una forma ordenada de planificar una clase con medios. La llamaron ASSURE, por sus seis pasos: analizar a quienes aprenden, establecer objetivos, seleccionar métodos y medios, utilizarlos, requerir la participación y evaluar. Estaba pensada para un mundo de proyectores, diapositivas y video. El libro tuvo más de diez ediciones y el modelo se sigue enseñando.

Hace años escribí sobre él, y ese texto sigue siendo, por lejos, lo más leído de todo lo que publiqué; lo citan tesis y revistas académicas de la región. Volví a leerlo con otra pregunta en la cabeza: qué le pasa a un modelo de 1982 cuando cada alumno tiene una inteligencia artificial en el bolsillo.

La respuesta corta es que la IA resolvió dos de sus seis letras. Durante cuarenta años, la S y la U —elegir la tecnología y ponerla a funcionar— se llevaron la mayor parte del esfuerzo, del presupuesto y de las discusiones. Hoy la herramienta más potente que existió está disponible para cualquiera, gratis, a toda hora. Es tentador concluir que el problema quedó resuelto. Los datos dicen otra cosa.

Un equipo de la Universidad de Pensilvania trabajó con casi mil estudiantes secundarios de matemática en Turquía. Un grupo practicó con GPT-4 sin restricciones; otro, con una versión que daba pistas en lugar de respuestas; un tercero, sin IA. Durante la práctica, los que usaban GPT-4 libre mejoraron un 48 %. Cuando les sacaron la herramienta y rindieron el examen, les fue un 17 % peor que a quienes nunca la habían tenido. La versión con pistas mejoró la práctica un 127 % y dejó el examen igual que el grupo de control.

La IA no hizo más fácil aprender. Hizo más fácil parecer que se aprende.

Ahí aparece la letra que casi todos salteaban: la R, requerir la participación. El modelo la puso en el centro por una razón simple: se aprende haciendo el trabajo mental, no mirando cómo lo hace otro. Una IA sin diseño no elimina ese trabajo por maldad; lo elimina porque es eficiente. Le da al estudiante exactamente lo que pide, que casi nunca es lo que necesita.

La contracara llegó desde Harvard. En un curso de física, un tutor de IA diseñado con las mismas buenas prácticas pedagógicas de una clase de aprendizaje activo se comparó con esa clase dictada en el aula. Los estudiantes con el tutor aprendieron más del doble, en menos tiempo. Misma tecnología de base, resultado opuesto. La diferencia no estaba en el modelo de lenguaje. Estaba en la R y en la E.

Es lo mismo que veo todos los días en las empresas. Cuando alguien me dice que su CRM no funciona, casi nunca el problema es el CRM: es un proceso que nadie definió. En educación, ASSURE lo dejó escrito hace cuarenta años: primero quién aprende, después el medio. La IA no cambió ese orden. Lo volvió imposible de ignorar.

Si hoy tuviera que usar el modelo, no le agregaría una letra. Le cambiaría el peso a las que tiene. Analizar a quien aprende incluye entender cómo ya usa la IA. Seleccionar el medio es decidir para qué se la va a usar y para qué no. Y evaluar exige, al menos una vez, hacerlo sin la herramienta, porque con ella todos aprueban. La UNESCO, en su guía de 2023 sobre IA generativa en educación, pide lo mismo con otras palabras: un enfoque centrado en las personas, no en la tecnología.

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El modelo ASSURE no necesita una actualización para la inteligencia artificial. Necesita que dejemos de saltear la letra que siempre importó.

La IA puede darte todas las respuestas. Aprender sigue siendo un trabajo que nadie puede hacer por vos.