El judici no es delega · 7 de 12

Se sol dir que l’escola va sempre per darrere de la tecnologia, i aquesta vegada tenim la xifra que ho demostra. Segons una enquesta realitzada el 2025 entre adolescents europeus, el 88 % dels nois de tretze a quinze anys i el 96 % dels de setze a divuit utilitzen eines d’intel·ligència artificial per a tasques d’aprenentatge i creatives almenys un parell de vegades per setmana. Convé dir que l’enquesta la va encarregar Google. La dada d’Eurostat apunta en la mateixa direcció, amb els joves de setze a vint-i-quatre anys utilitzant IA generativa gairebé el doble que la població general. (1)

El mapa oficial del que caldria ensenyar-los va arribar el 18 de juny de 2026. Es diu Marc AILit, el signen la Comissió Europea i l’OCDE, i respon amb detall a la pregunta que es fan els equips directius des de fa tres cursos: què ha d’aprendre l’alumnat sobre la intel·ligència artificial, i en quin ordre. Arriba tard, com arriben gairebé tots els mapes. I arriba amb una sorpresa a dins: el consens científic sobre el que cal ensenyar és força més petit que el mapa.

El mapa es va dibuixar dues vegades

El Marc AILit és una iniciativa conjunta de l’OCDE, elaborat per l’equip de CodeAI i avalada per un grup de dotze experts internacionals, entre ells Pati Ruiz, de Digital Promise, i Victor R. Lee, de la Universitat de Stanford. El Consell de Govern de PISA el va aprovar el 8 d’abril de 2026. (1)

Organitza l’alfabetització en IA en quatre àmbits, presentats en seqüència. Interactuar amb la IA és l’àmbit fundacional: reconèixer on és la IA, avaluar els seus resultats i decidir sobre el seu paper en la vida quotidiana. Sobre aquesta base es desenvolupen en paral·lel Crear amb la IA, que és utilitzar-la com a col·laboradora creativa sense deixar de decidir un mateix, i Gestionar la IA, que és repartir la feina de manera deliberada entre la persona i la màquina. I culmina a Modelar la IA, millorar els sistemes perquè reflecteixin valors humans. El marc adverteix que aquest últim àmbit exigeix coneixements tècnics més profunds, que pot necessitar la col·laboració del professorat d’informàtica o de socis de la comunitat, i que només s’assoleix quan ja es dominen els tres anteriors. (1)

Els quatre àmbits es concreten en dinou competències, cadascuna desplegada en tres nivells de progressió, bàsic, intermedi i avançat, que de manera deliberada no es vinculen a cursos ni a edats. Cada nivell porta un escenari «A l’aula» llest per adaptar. (1)

I aquí hi ha el detall que més diu d’aquest document. L’esborrany de maig de 2025 tenia vint-i-dues competències, i el seu quart àmbit no s’anomenava modelar sinó dissenyar la IA. Entre maig i octubre d’aquell any hi van opinar més de dues mil persones de més de cent països, la majoria professors, que van ser el 41 % de les respostes a l’enquesta. El que van dir consta a l’annex del marc final: l’esborrany oferia una visió massa positiva de la IA, i demanaven més escepticisme, més eines per qüestionar el disseny dels sistemes, més metacognició i més atenció al cost mediambiental. L’equip redactor ho va incorporar. (1)

Un mapa que es corregeix quan el llegeixen els qui hi caminaran mereix una mica més de confiança que un mapa que no es corregeix. I la seva frase més útil per a un claustre cap en una línia: «Alfabetització en IA no és el mateix que l’ús d’eines d’IA». (1)

El que sobreviu a tres rondes

Mentre es dibuixava el mapa, un equip de la Universitat de Linköping dirigit per Jonas Hallström, catedràtic de didàctica de la tecnologia, feia la mateixa pregunta per un altre camí. Van reunir un panell internacional d’experts i els van demanar que diguessin què ha d’aprendre l’alumnat de primària i secundària sobre la intel·ligència artificial. És el mètode Delphi: diverses rondes anònimes en què cada participant veu l’acord assolit pel grup i torna a pronunciar-se. Hi van respondre 33 experts a la primera ronda, 27 a la segona i 25 a la tercera. (2)

De la primera ronda en van sortir vint-i-tres declaracions. En van quedar vuit. Per sobreviure, cadascuna havia de reunir tres condicions: que almenys el 60 % del panell la puntués alt, que la dispersió de les respostes fos petita i que la mitjana no es mogués més de dues dècimes entre rondes. Les vuit supervivents s’agrupen en dos temes, i només dos: coneixement fundacional sobre la IA i perspectives crítiques. (2)

El que és interessant no són les vuit que van quedar. Són les quinze que van caure, perquè són justament les que solen encapçalar els plans de formació.
Que aprendre sobre IA consisteix sobretot a utilitzar aplicacions generatives de text com ChatGPT va obtenir una mitjana de 2,04 sobre 5, la puntuació més baixa de les vint-i-tres. L’enginyeria de prompts es va quedar en 3,22, i amb la dispersió més alta del qüestionari, cosa que significa que ni tan sols hi va haver acord sobre el desacord. La programació per dissenyar solucions d’IA es va quedar en 3,08, i la resposta més repetida va ser «en desacord». La informàtica com a assignatura més important per entendre la IA, en 3,04. (2)

Val la pena aturar-se en un detall, perquè ensenya a llegir estudis. La declaració que l’ètica de la IA es pot ensenyar des d’edats primerenques va obtenir un suport alt, i en l’última ronda va pujar encara més, de 4,16 a 4,42. Tot i així va quedar fora del consens final. No per manca d’acord, sinó perquè va pujar massa: va incomplir el criteri d’estabilitat. El que sí que va entrar, i és el que es pot citar sense matisos, és que el coneixement bàsic sobre la IA es pot ensenyar des d’infantil i primària. (2)

I arribem al xoc. El mateix article compara els seus resultats amb el marc de la Comissió Europea i l’OCDE, i observa que els àmbits de gestionar i dissenyar inclouen entendre els principis de disseny de la IA i poder modelar-la, i que això és precisament el que el seu panell no va consensuar. Encara que la comparació es va fer amb l’esborrany de 2025, no amb la versió final. Però el fons se sosté: el que el mapa oficial col·loca al cim és el que el consens expert no avala com a necessari per a tothom. (2)

Malgrat els límits del Panell, el resultat és un alleujament i una advertència. Un alleujament perquè la llista és curta i cap en un centre real. Una advertència perquè l’ordre és el contrari del que solem seguir: primer saber, després criticar. Hallström i el seu equip ho diuen sense embuts: per ser crítics amb la IA de manera significativa, els alumnes necessiten coneixement sobre la IA (2). Tal com sostenim en l’article anterior d’aquesta sèrie, i ara té darrere un panell internacional.

En l’àmbit hispanoparlant s’arriba a un lloc semblant per un altre camí. L’anàlisi d’entrevistes a experts de l’Informe ODITE 2026 identifica l’alfabetització digital i ètica en l’ús de la IA com una de les sis categories que travessen tot el discurs expert, i proposa avançar cap a models en què l’alumnat aprengui no només a utilitzar els sistemes, sinó a comprendre’n els límits, els biaixos i els efectes sobre el coneixement. (5)

De la competència a la conducta

Un marc de competències només serveix si es pot constatar si succeeix o no a l’aula. Aquesta és la feina que va fer Digital Promise el 2024, en un marc dirigit per Kelly Mills. Defineix sis pràctiques d’alfabetització en IA i les acompanya d’indicadors redactats com a conductes observables de l’alumnat: pensament algorísmic, abstracció i descomposició; anàlisi de dades i inferència; privacitat i seguretat de les dades; comunicació i expressió digital; ètica i impacte; i informació i desinformació. A sota de totes elles, dos valors rectors: centrar el judici humà i centrar la justícia. (3)

Els dos marcs no s’ignoren. L’annex del Marc AILit reconeix que els modes de participació de Digital Promise van servir de base per definir les seves pròpies competències, i Pati Ruiz, coautora del marc estatunidenc, figura en el seu grup d’experts. (1) És la mateixa feina en dues escales.

Digital Promise hi afegeix una recomanació que sona estranya la primera vegada que es llegeix i molt assenyada la segona: en els primers cursos, aquestes pràctiques s’han de treballar sense eines d’IA. Analitzar un conjunt de dades, discutir què recull una mostra i què deixa fora, descriure un procediment pas a pas. Tot això s’aprèn abans i millor sense pantalla, i és el que sosté després la crítica. I el mateix marc recorda per què cal aquesta crítica: els sistemes que funcionen com a caixa negra «no s’haurien d’utilitzar per a aplicacions d’alt risc». (3)

Queda la part que converteix tot això en una decisió de centre i no en una lectura interessant. El 2029, PISA incorporarà un domini innovador anomenat alfabetització mediàtica i sobre intel·ligència artificial, MAIL per les seves sigles en anglès, que s’avaluarà combinant preguntes tradicionals amb entorns simulats i els resultats del qual s’esperen per al desembre de 2031. (4) Convé ser precisos, perquè la confusió ja circula: PISA no mesurarà el Marc AILit, sinó MAIL, un domini més ampli, amb marc d’avaluació propi i encara en primer esborrany, al qual el Marc AILit contribueix. (1) Qui prepari el seu alumnat només amb el mapa de la IA es deixarà fora la meitat mediàtica de l’examen.

I una dada a tenir en compte abans de planificar res: segons l’estudi TALIS 2024 de l’OCDE, només un de cada tres professors utilitza la IA i tres de cada quatre diuen que no tenen els coneixements necessaris per ensenyar amb ella. (1) D’això se n’ocuparà l’article «El que ningú no pot aprendre pel seu compte», que és la peça que decideix si tota la resta passa.

Els tres marcs, en una taula

Aplicació pràctica

Per a l’escola: un autodiagnòstic per àmbits. Abans de comprar formació convé saber on és el centre. Els quatre àmbits del Marc AILit funcionen com quatre columnes, i cada departament del centre respon tres preguntes per columna: què es fa ja, en quina matèria i curs, i amb quina evidència se sosté que es fa. L’habitual és descobrir que es cobreix bastant del primer àmbit sense haver-ho anomenat mai així, i que el que hi ha està en mans de dos o tres professors. L’instrument és una proposta pròpia a partir del marc, no una eina presa d’ell.

Per a l’equip directiu: una decisió d’equitat, no d’organització. Digital Promise recomana integrar l’alfabetització en IA en les matèries troncals, i la raó que dona no és pedagògica sinó de justícia: informàtica i biblioteca solen ser optatives, no les cursa tot l’alumnat i, segons les dades que cita, matriculen de manera desproporcionada estudiants i alumnat no minoritzat. Deixar-hi l’alfabetització en IA la converteix en un privilegi. (3) L’estudi Delphi assenyala el risc simètric: quan la responsabilitat és de tots els docents i de cap assignatura, acaba no sent de ningú. (2) Aquesta decisió no la pot prendre un departament.

A l’aula: l’escenari del «per a tu». Surt dels mateixos escenaris del Marc AILit, amb la progressió feta. En el nivell bàsic, els alumnes classifiquen objectes i aplicacions quotidianes segons utilitzin o no utilitzin IA. En l’intermedi, comparen la pàgina «per a tu» d’una xarxa social amb la d’un company i expliquen per què els influeix el que hi apareix. En l’avançat, analitzen casos reals de sistemes de recomanació que han condicionat la percepció pública d’un tema, i discuteixen quin efecte pot tenir això sobre el comportament electoral. (1)

Per acabar

Tenim per fi un mapa oficial, i tenim un consens científic que és més petit que el mapa. No cal triar entre els dos. El mapa serveix per saber cap a on es camina; el consens, per decidir què es fa aquest curs i què pot esperar. I el que el consens diu que no pot esperar és el més modest de tot: que l’alumnat entengui com funciona això i que aprengui a mirar-ho amb criteri. La resta és itinerari.

Pregunta per continuar pensant. Si al seu centre algú hagués de demostrar demà que l’alumnat de quart d’ESO està alfabetitzat en intel·ligència artificial, què ensenyaria com a prova, i qui l’hauria recollida?

Glossari

• Alfabetització en IA. Conjunt de coneixements, habilitats i actituds que permeten comprendre com funcionen els sistemes d’IA, avaluar els seus resultats de manera crítica i utilitzar-los de manera ètica. No és el mateix que saber utilitzar eines.
• Marc AILit. Marc de competències sobre IA per a primària i secundària publicat el juny de 2026 per l’OCDE i la Comissió Europea. No és vinculant.
• Àmbit. En el Marc AILit, cadascun dels quatre grans blocs en què s’agrupen les competències: interactuar, crear, gestionar i modelar.
• Expectativa d’aprenentatge. Descripció del que un alumne és capaç de fer en un nivell de progressió determinat. En el Marc AILit n’hi ha tres per competència, i no estan lligades a un curs.
• Indicador observable. Conducta concreta que un docent pot veure i registrar a classe, i que serveix com a evidència que una competència s’està desenvolupant. És el que distingeix un marc utilitzable d’una declaració d’intencions.
• Mètode Delphi. Procediment d’investigació en diverses rondes anònimes en què un panell d’experts puntua una sèrie d’afirmacions, veu el resultat del grup i torna a puntuar, fins que les opinions s’estabilitzen. Serveix per mesurar consens, no per demostrar eficàcia.
• Domini innovador (PISA). Àrea d’avaluació que PISA afegeix a lectura, matemàtiques i ciències en cada edició per mesurar competències transversals. El 2029 serà l’alfabetització mediàtica i sobre intel·ligència artificial, coneguda com a MAIL.

Referències

1. OCDE i Unió Europea (2026). Cómo preparar a los alumnos para la era de la IA. Marco de competencias sobre IA para la educación primaria y secundaria (Marco AILit). OECD Publishing, París. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en
2. Hallström, J., Mannila, L., Nordlöf, C., Heintz, F., Sperling, K., i Stenliden, L. (2026). AI literacy for K-12 education: an international Delphi study. Interactive Learning Environments. https://doi.org/10.1080/10494820.2026.2649553
3. Mills, K., Ruiz, P., Lee, K., Coenraad, M., Fusco, J., Roschelle, J., i Weisgrau, J. (2024). AI Literacy: A Framework to Understand, Evaluate, and Use Emerging Technology. Digital Promise. https://doi.org/10.51388/20.500.12265/218
4. OCDE (2026). PISA 2029 Media and Artificial Intelligence Literacy. Pàgina del projecte. https://www.oecd.org/en/about/projects/pisa-2029-media-and-artificial-intelligence-literacy.html
5. Informe ODITE 2026. Claves para una nueva educación. Tendencias, retos y propuestas en la era de la IA, anàlisi d’entrevistes a experts, categories emergents i propostes a debat. Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital, Asociación Espiral, Educación y Tecnología.