Me parece que el documento captura correctamente el potencial transformador de estas herramientas, pero creo que se queda corto en un aspecto crítico: el riesgo de la dependencia cognitiva. Sí, la IAG puede generar explicaciones, código y contenido de calidad, pero existe un peligro real de que los estudiantes aprendan a consumir respuestas en lugar de construir comprensión. El pensamiento computacional y la resolución de problemas no se desarrollan principalmente mediante la generación automática de soluciones, sino a través de la lucha productiva con los desafíos.
Sobre el conectivismo:
Encuentro esta teoría relevante pero incompleta para la era actual. El conectivismo asume que navegar redes y filtrar información es suficiente para aprender, pero ignora que en un océano de información conectada, también hay desinformación, sesgos algorítmicos y lo que algunos llaman "ruido cognitivo". La capacidad de conectar es importante, pero la de discriminar críticamente entre fuentes es igualmente crucial.
Sobre la síntesis IAG + Conectivismo:
Aquí veo tanto oportunidad como tensión. La IAG puede acelerar el acceso a información y facilitar conexiones, pero también puede convertirse en un filtro que limita la diversidad de perspectivas —irónicamente, el conectivismo enfatiza la diversidad. Si todos usamos el mismo modelo de IA, ¿realmente estamos accediendo a "diversidad de opiniones"?
Sobre el rol del docente:
Totalmente de acuerdo en que el docente debe transformarse en facilitador, pero añadiría algo crucial: el docente debe ser un guardrail ético y epistemológico. No solo debe enseñar cómo usar la IAG, sino también cuándo no usarla, cuándo es mejor que el estudiante fracase, piense lentamente y desarrolle verdadera experticia.
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