{"id":52394,"date":"2026-10-06T10:52:10","date_gmt":"2026-10-06T08:52:10","guid":{"rendered":"https:\/\/impulseducacio.org\/?p=52394"},"modified":"2026-10-06T16:30:32","modified_gmt":"2026-10-06T14:30:32","slug":"dificultades-deseables-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/impulseducacio.org\/es\/dificultades-deseables-ia\/","title":{"rendered":"Dificultades deseables: el esfuerzo que no conviene ahorrar"},"content":{"rendered":"

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El gimnasio vac\u00edo<\/h1><\/h1><\/div>
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6 October 2026<\/p>\n<\/div>

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Dificultades deseables: el esfuerzo que no conviene ahorrar<\/h2>\n<\/div>
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<\/i>M\u00c1S INFO.<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>

El juicio no se delega \u00b7 5 de 12<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Es f\u00e1cil creer que una buena clase es la que se sigue sin esfuerzo, que un buen material es el que se entiende a la primera y que un alumno que avanza con fluidez va aprendiendo bien. Es lo que sentimos al explicar y es lo que ellos sienten al estudiar, y por eso resulta tan dif\u00edcil desconfiar de esa sensaci\u00f3n. En 1992, dos psic\u00f3logos de la Universidad de California en Los \u00c1ngeles, Robert y Elizabeth Bjork, formularon lo contrario dentro de un marco al que llamaron Nueva Teor\u00eda del Desuso, y llevan desde entonces reuniendo evidencia a favor: las condiciones que hacen el aprendizaje m\u00e1s f\u00e1cil y m\u00e1s fluido a corto plazo suelen producir peor retenci\u00f3n y peor transferencia a largo plazo (1).<\/h5>\n<\/div>
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No es que el esfuerzo sea bueno por serlo. Es algo bastante m\u00e1s inc\u00f3modo, y es que ciertas dificultades no acompa\u00f1an al aprendizaje, lo constituyen. Quien las retira no ahorra trabajo. Cancela el efecto de aprender.<\/p>\n<\/div>

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Lo que la fluidez esconde<\/h3>\n

La aportaci\u00f3n de los Bjork consiste en distinguir dos fuerzas dentro de un mismo recuerdo. La fuerza de almacenamiento indica lo bien aprendido que est\u00e1 algo, es decir, hasta qu\u00e9 punto est\u00e1 conectado con lo dem\u00e1s que sabemos; la fuerza de recuperaci\u00f3n indica lo f\u00e1cil que resulta acceder a ello ahora mismo, con las pistas de que disponemos ahora. Lo verdaderamente nuevo de su teor\u00eda no es la distinci\u00f3n, que ellos mismos atribuyen a autores anteriores, sino c\u00f3mo interact\u00faan las dos fuerzas: cuanto mayor es la facilidad de acceso actual, menor es la ganancia de aprendizaje que produce volver a estudiar o volver a recuperar. Olvidar un poco, por tanto, puede favorecer el aprendizaje. Por eso funcionan el espaciado y la variaci\u00f3n, que empeoran el rendimiento visible mientras mejoran lo que realmente se aprende (1).<\/p>\n

De ah\u00ed se sigue el hallazgo que m\u00e1s interpela a un claustro, y que los Bjork sit\u00faan en el terreno de la metamemoria. Si interpretamos el rendimiento de hoy como medida del aprendizaje, no solo nos equivocamos al juzgar si ha habido aprendizaje: acabamos, adem\u00e1s, \u00abprefiriendo peores condiciones de aprendizaje frente a mejores\u00bb. La preferencia es de los estudiantes y tambi\u00e9n es nuestra. Douglas Rohrer, que investig\u00f3 el espaciado en clases reales de matem\u00e1ticas, encontr\u00f3 apoyo s\u00f3lido para intercalar los problemas en lugar de agruparlos por tipos, y observ\u00f3 al mismo tiempo que la mayor\u00eda de los cuadernos de ejercicios y de las tareas de aula hacen justo lo contrario. Junto a Marissa Hartwig apunta la raz\u00f3n probable, que es la misma que la serie nombr\u00f3 en el segundo post<\/a><\/span><\/span> con otro protagonista: la pr\u00e1ctica agrupada produce una ilusi\u00f3n de dominio dif\u00edcil de vencer (1).<\/p>\n

Todo esto es anterior a la inteligencia artificial generativa. Y es que el problema no lo ha creado la m\u00e1quina, lo ha vuelto imposible de ignorar. Alejandro Espeso-Garc\u00eda, de la Universidad Cat\u00f3lica de Murcia, describe el mecanismo con precisi\u00f3n en su revisi\u00f3n sobre potenciaci\u00f3n y externalizaci\u00f3n cognitiva: al entregar el resultado sin el coste previo del esfuerzo, la IA generativa produce un estado de eficiencia ilusoria, y a fuerza de allanar la curva de aprendizaje puede privar al estudiante del \u00abgimnasio cognitivo\u00bb donde se desarrolla el pensamiento cr\u00edtico. \u00c9l lo llama paradoja de la eficiencia (2).<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Recibir soluciones autom\u00e1ticas crea una eficiencia ilusoria que desactiva el gimnasio cognitivo.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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No toda dificultad ense\u00f1a<\/h3>\n

Llegados aqu\u00ed conviene frenar, porque este argumento se degrada con mucha facilidad. Los propios Bjork insisten en que la palabra importante de la expresi\u00f3n \u00abdificultad deseable\u00bb es deseable, y en que existe un repertorio amplio de dificultades que son indeseables durante la instrucci\u00f3n y para siempre. El criterio que separa unas de otras es concreto y no tiene nada de moral: una dificultad es deseable cuando dispara procesos de codificaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n que sostienen el aprendizaje, y deja de serlo en cuanto el alumno no tiene el conocimiento previo o la destreza necesarios para responderla con \u00e9xito. El nivel \u00f3ptimo de dificultad, por tanto, no es una propiedad de la tarea, sino una relaci\u00f3n entre la tarea y quien la hace (1).<\/p>\n

Nicola Hodges y Keith Lohse, en el mismo monogr\u00e1fico, proponen tres criterios para reconocerlas por adelantado, y son los tres que puede aplicar un departamento en una reuni\u00f3n: que la dificultad sea relevante para la tarea; que sea nueva, es decir, que no sea algo que el alumno ya est\u00e1 haciendo; y que resulte superable por \u00e9l (1).<\/p>\n

El aviso vale doble cuando entra la IA, y hay un dato peque\u00f1o que lo ilustra bien. En un instituto alem\u00e1n, seg\u00fan recogen Jos\u00e9 Antonio Bowen y C. Edward Watson en Teaching with AI, un profesor ense\u00f1\u00f3 a sus alumnos los fallos de las herramientas de IA y les permiti\u00f3 usarlas en los ex\u00e1menes. Ninguno se apoy\u00f3 solo en la m\u00e1quina, y varios ampliaron por su cuenta con b\u00fasquedas adicionales. Los que rindieron peor fueron los que llegaban con menos seguridad en el contenido o en el razonamiento, porque adoptaron el texto generado sin criticarlo (3). Es la misma idea que formulan desde la evaluaci\u00f3n Amaia Arroyo Sagasta, doctora en Comunicaci\u00f3n y Educaci\u00f3n y profesora en Mondragon Unibertsitatea, y Carlos Magro Mazo, coordinador del programa educativo de la Instituci\u00f3n Libre de Ense\u00f1anza, en el Informe ODITE 2026: el aprendizaje depende de una base s\u00f3lida de conocimientos previos y \u00abrequiere siempre superar una fricci\u00f3n\u00bb (4). Quitarle la fricci\u00f3n a quien ya domina el contenido le hace ganar tiempo. Quit\u00e1rsela a quien no lo domina le impide adquirirlo.<\/p>\n

Melissa Knabe y Haley Vlach se\u00f1alan, en ese mismo monogr\u00e1fico, que el espaciado es uno de los fen\u00f3menos m\u00e1s estudiados del aprendizaje y, aun as\u00ed, apenas se ha investigado en el aprendizaje escolar de los ni\u00f1os. Predicen, adem\u00e1s, que las diferencias individuales en atenci\u00f3n, memoria, conocimiento previo y metamemoria, todas ellas en desarrollo r\u00e1pido y a ritmos distintos, determinar\u00e1n qu\u00e9 ni\u00f1o se beneficia y cu\u00e1l no (1). La conclusi\u00f3n honesta es que tenemos un principio muy robusto y un mapa incompleto de su aplicaci\u00f3n por edades. Lo que ya se apunt\u00f3 en el art\u00edculo anterior<\/a><\/span><\/span> sobre la maduraci\u00f3n de las funciones ejecutivas en la adolescencia refuerza esa cautela, no la sustituye.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Eliminar la fricci\u00f3n cognitiva a quien no domina la base impide consolidar los conocimientos.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Qu\u00e9 dificultad protege cada tarea<\/h3>\n

Bowen y Watson recogen una distinci\u00f3n del bi\u00f3logo matem\u00e1tico David Krakauer que ordena todo lo anterior. Hay artefactos cognitivos complementarios y artefactos cognitivos competitivos. Los n\u00fameros ar\u00e1bigos o el \u00e1baco son complementarios porque amplifican nuestras capacidades y las dejan amplificadas incluso cuando el artefacto ya no est\u00e1 delante; el GPS y la calculadora son competitivos, porque cuando desaparecen no somos mejores en la tarea original y a menudo somos peores. Y los autores a\u00f1aden lo \u00fanico honesto que se puede decir hoy, que no est\u00e1 nada claro cu\u00e1l de los dos tipos ser\u00e1 la inteligencia artificial (3).<\/p>\n

Nada garantiza que sea una cosa o la otra, porque no lo decide la herramienta. Lo decide el dise\u00f1o de la tarea. En el art\u00edculo anterior<\/a><\/span><\/span> qued\u00f3 fijado el criterio de secuencia, que la IA se utilice despu\u00e9s del primer esfuerzo y nunca en su lugar. La pregunta que queda es la dif\u00edcil, y es cu\u00e1l es exactamente el esfuerzo que hay que proteger en cada tarea concreta.<\/p>\n

Luis Miguel Iglesias Albarr\u00e1n, profesor de Matem\u00e1ticas y director del IES San Antonio de Bollullos Par del Condado, propone en el Informe ODITE 2026 una respuesta que cabe en una hoja y funciona en cualquier materia. La llama huella de pensamiento y consta de cuatro momentos: un intento inicial propio, que busca autenticidad y no correcci\u00f3n; un contraste con recursos o con la propia IA, para pedir alternativas o detectar incoherencias, que es contrastar y no copiar; una verificaci\u00f3n de lo afirmado, que \u00e9l sit\u00faa como el n\u00facleo del aprendizaje; y una mejora final con una nota breve sobre qu\u00e9 se cambi\u00f3 y qu\u00e9 se aprendi\u00f3 al verificar. Su formulaci\u00f3n del porqu\u00e9 es la mejor del cap\u00edtulo: el atajo no deja huella (5).<\/p>\n

El dise\u00f1o de la interacci\u00f3n tambi\u00e9n cuenta. Las plantillas que ofrecen Bowen y Watson para convertir un modelo en tutor incluyen una instrucci\u00f3n expl\u00edcita, que la IA no haga el trabajo, que pregunte en lugar de reescribir y que d\u00e9 explicaciones y ejemplos solo despu\u00e9s de que el alumno lo haya intentado. David Malan, responsable del curso de introducci\u00f3n a la inform\u00e1tica de Harvard, resume en una frase por qu\u00e9 hace falta esa instrucci\u00f3n: las herramientas actuales son \u00abdemasiado serviciales\u00bb (3). Y en el mismo libro est\u00e1 el aviso que cierra el argumento: reconocer el trabajo bien hecho se aprende normalmente haciendo trabajo mediocre y mejor\u00e1ndolo poco a poco, as\u00ed que la pregunta pendiente es c\u00f3mo aprender\u00e1 lo b\u00e1sico un alumnado al que la m\u00e1quina le resuelve todas las tareas de entrada (3).<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Hay que decidir si la inteligencia artificial actuar\u00e1 como un artefacto complementario o como un sustituto competitivo.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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Qu\u00e9 hacer con esto<\/h3>\n

En el aula<\/strong>. Redise\u00f1ar una tarea habitual, una sola, con los cuatro momentos de la huella de pensamiento. Iglesias la concreta por materias: en Matem\u00e1ticas, planteamiento inicial, estrategia alternativa, comprobaci\u00f3n y explicaci\u00f3n breve; en Ciencias, hip\u00f3tesis, contraste, verificaci\u00f3n y redacci\u00f3n final; en Sociales, contraste de fuentes y verificaci\u00f3n de afirmaciones; en Lengua, borrador propio, revisi\u00f3n asistida justificando los cambios, comprobaci\u00f3n de coherencia y versi\u00f3n final argumentada (5).<\/p>\n

En el aula<\/strong>. El Marco de competencias sobre IA de la OCDE y la Uni\u00f3n Europea, publicado en 2026, describe un \u00e1mbito entero dedicado a esto y lo enuncia as\u00ed: \u00abrepartir el trabajo de forma deliberada entre las personas y la IA\u00bb. Entre sus actividades hay una que sirve desde primaria: los alumnos se colocan en cuatro rincones del aula rotulados \u00abSolo IA\u00bb, \u00abCon ayuda de IA\u00bb, \u00abSolo humanos\u00bb y \u00abNo lo s\u00e9\u00bb, seg\u00fan c\u00f3mo crean que debe resolverse una tarea cotidiana, y despu\u00e9s defienden su elecci\u00f3n ante quienes eligieron distinto, con permiso para cambiarse de rinc\u00f3n si les convencen. La versi\u00f3n avanzada es exactamente el ejercicio de este art\u00edculo: descomponer los pasos de un trabajo escrito, elegir el tema, buscar evidencias, ordenar los argumentos, redactar, revisar, y decidir en cu\u00e1les puede ayudar la IA y en cu\u00e1les hace falta el propio razonamiento (6).<\/p>\n

Para el equipo directivo<\/strong>. Un acuerdo de departamento con dos preguntas por tarea: cu\u00e1l es el proceso cognitivo que esa tarea ense\u00f1a, y si queda huella de ese proceso. Si la primera no se puede responder en una frase, el problema no es la IA. Iglesias propone empezar por un dec\u00e1logo de centro y una sola unidad piloto, sin planes grandilocuentes (5). Y conviene tener presente la advertencia de Arroyo y Magro: esto no depende de la buena voluntad de cada docente, sino de decisiones culturales, curriculares y sist\u00e9micas, y mientras la calificaci\u00f3n siga ocupando el centro, la evaluaci\u00f3n del proceso seguir\u00e1 viviendo en los m\u00e1rgenes (4).<\/p>\n

Bowen y Watson lo resumen en una frase que ya no admite discusi\u00f3n: \u00abtodas las tareas son ya tareas con IA\u00bb (3). La \u00fanica decisi\u00f3n que queda es cu\u00e1l de ellas protege algo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Los equipos directivos deben acordar criterios de evaluaci\u00f3n que prioricen el proceso sobre la calificaci\u00f3n final.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Para seguir pensando<\/h3>\n

De las tareas del pr\u00f3ximo trimestre, \u00bfsabr\u00eda decir en una frase cu\u00e1l es la dificultad que cada una ense\u00f1a? Y si en alguna no se puede decir, \u00bfpor qu\u00e9 se sigue pidiendo esa tarea?<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Identificar qu\u00e9 dificultad cognitiva ense\u00f1a cada tarea es el requisito previo para evaluarla.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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Glosario<\/h4>\n