Entre la utopía y la distopía: la inteligencia artificial en la enseñanza de las Matemáticas
Edwin Chaves Esquivel
Introducción
En los últimos días leí en línea el libro The Metamorphosis of Prime Intellect (La Metamorfosis del Intelecto Primordial) de Roger Williams, una obra que plantea una distopía originada por el uso extremo de la inteligencia artificial (IA) (Williams, 2011). Sin entrar en detalles para no arruinar la lectura a quienes aún no la conocen, esta narrativa me motivó a escribir una reflexión sobre el papel de la IA en la educación y, en particular, en la enseñanza de las Matemáticas.
A propósito del IV CEMACYC a celebrarse en República Dominicana, donde el tema de la inteligencia artificial ocupará un espacio de análisis central, surge la inquietud de examinar su influencia educativa desde una mirada crítica y equilibrada.
La IA se ha incorporado a la sociedad con la capacidad de automatizar tareas, analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la eficiencia en diversos campos (Luckin et al., 2016). En el ámbito educativo, se le reconoce su potencial para personalizar el aprendizaje, ofrecer retroalimentación inmediata, generar materiales didácticos y optimizar tareas administrativas. Este potencial ha alimentado la idea de una utopía tecnológica es capaz de facilitar la labor docente e incluso podría llegar a reemplazarla parcial o totalmente.
En este documento se exploran algunas virtudes y riesgos de la IA en la enseñanza de las Matemáticas. Se busca incitar a los docentes para que experimenten con estas herramientas; pero sin perder el control pedagógico ni el propósito su labor educativa, de manera que se evite la ilusión de una utopía donde todo está resuelto o de una distopía que desvaloriza el sentido humano de enseñar.
La IA como utopía en la enseñanza
Con su rápido crecimiento, la IA ha sido vista por muchos docentes como un potente apoyo en su labor, debido a su capacidad para la:
- Generación automática de ejercicios y problemas adaptados. Plataformas basadas en IA pueden crear problemas matemáticos ajustados al nivel del estudiante, desde operaciones básicas hasta el análisis de funciones, geometría o razonamiento estadístico, entre otras (Heffernan & Heffernan, 2014; Chassignol et al., 2018). Esto permite ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas y que pueden ser ajustadas al progreso de cada estudiante.
- Visualización de conceptos abstractos. La IA facilita la creación de simulaciones y representaciones dinámicas que ayudan a comprender ideas complejas, como la relación entre variables, el comportamiento de una función o la variación en una distribución de probabilidad (Holmes, 2022).
- Retroalimentación inmediata y personalizada. Los recursos de la IA pueden ofrecer correcciones automáticas y comentarios paso a paso en la solución de los problemas, lo que procura un aprendizaje más autónomo y continuo (Chassignol et al., 2018).
Con estas y otras posibilidades, la inteligencia artificial puede convertirse en un valioso colaborador en la enseñanza de las matemáticas, asumiendo tareas que tradicionalmente han requerido gran esfuerzo por parte del docente. Esto puede conducir a una aparente utopía, en la que el trabajo docente se percibe como más simple. Sin embargo, contar con este colaborador tecnológico abre también la oportunidad de reorientar el rol del profesor, permitiéndole dedicar más tiempo a generar discusiones significativas, fomentar el razonamiento matemático y promover una comprensión profunda de los conceptos.
La IA como distopía
Por otro lado, un uso indiscriminado o ausente de crítica también puede generar desafíos o riesgos significativos, entre ellos:
- Dependencia excesiva. Cuando el profesorado delega completamente la planificación, la creación de materiales o la evaluación, corre el riesgo de perder contacto con el proceso de aprendizaje del estudiante, debilitando la observación y la toma de decisiones didácticas (Selwyn, 2019).
- Errores conceptuales y falta de intencionalidad pedagógica. Los sistemas de IA operan por patrones y algoritmos, no por comprensión de procesos educativos; por ello pueden producir contenidos matemáticamente correctos, pero que sean inadecuados para el nivel o contexto de aprendizaje (Holmes, 2022).
- Desplazamiento del rol docente. Si los estudiantes perciben que la IA “lo hace todo”, pierden respeto al docente, a la misma institución, lo que debilita la motivación y la construcción de sentido del sistema educativo. En ese escenario, la enseñanza corre el riesgo de transformarse en un proceso mecanizado, sin espacio para la exploración ni el pensamiento crítico (Bargagliotti et al., 2020).
La distopía no radica en la tecnología misma, sino en la renuncia del docente a su papel de profesional y a su criterio propio. La educación matemática es un proceso humano que requiere interpretación, empatía y sentido formativo.
Entre la utopía y la distopía
Entre ambos extremos debe buscarse un punto de equilibrio; es decir una alternativa didáctica que aproveche las ventajas de la IA sin que la pedagógica misma pierda su razón de ser. Algunos ejemplos de esto son:
- La IA como colaborador. Puede utilizarse para generar ejemplos, plantear problemas adaptados a las necesidades individuales o simular situaciones problemáticas, dejando al docente el rol de mediador y orientador (Luckin et al., 2016).
- Desarrollo del pensamiento crítico. Es necesario enseñar a los estudiantes a analizar los resultados generados por la IA, identificar errores y comprender los procesos matemáticos subyacentes (Bargagliotti et al., 2020).
- Aprendizaje activo y colaborativo. La IA debe complementar, no sustituir la interacción docente-estudiante o estudiante-estudiante. La resolución colectiva de problemas y la argumentación siguen siendo pilares del pensamiento matemático (Sáenz-Ludlow & Walgamuth, 2021).
- Reflexión ética y pedagógica. Antes de incorporar una herramienta tecnológica, conviene valorar qué objetivos educativos se buscan fortalecer y la forma en que la IA contribuye o limita dichos propósitos.
Desde este punto de vista, volviendo a la analogía con el libro de Roger Williams, la “metamorfosis tecnológica” debe convertirse aquí en una oportunidad para evolucionar el trabajo profesional del docente, no debe verse en una amenaza que desplace el sentido mismo de esta profesión.
Conclusión
La inteligencia artificial ofrece importantes posibilidades para dinamizar la enseñanza de las Matemáticas. Una integración adecuada puede enriquecer la experiencia de aprendizaje y ampliar los recursos del aula. Sin embargo, su incorporación exige de prudencia, reflexión y equilibrio.
Ni utopía total ni distopía inevitable: el desafío está en mantener una relación crítica con la tecnología, donde el juicio pedagógico y el pensamiento humano sigan guiando el proceso educativo.
Al final del camino, enseñar Matemáticas sigue siendo un acto profundamente humano. La IA puede transformar herramientas y procesos, pero no sustituir la empatía, la creatividad ni la ética del docente.
“La inteligencia artificial puede transformar la enseñanza de las Matemáticas, pero solo si recordamos que, al final, enseñar es un acto humano: creativo, crítico y profundamente significativo.” ChatGPT (GPT-5, OpenAI).
Referencias
Bargagliotti, A. E., Franklin, C., Arnold, P., Gould, R., Johnson, S., & Perez, L. (2020). Pre-K–12 Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education II (GAISE II): A Framework for Statistics and Data Science Education. American Statistical Association.
Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., & Bilyatdinova, A. (2018). Artificial Intelligence trends in education: A narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16–24. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.233
Heffernan, N. T., & Heffernan, C. (2014). The ASSISTments Ecosystem: Building a platform that brings scientists and teachers together for minimally invasive research on human learning and teaching. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(4), 470–497.
Holmes, W. (2022). Artificial Intelligence and education: A critical view. Frontiers in Education, 7(2), 1–8. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.836843
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
Williams, R. (2011). The Metamorphosis of Prime Intellect. https://www.e-booksdirectory.com/details.php?ebook=7469
