En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser solo una promesa futurista para convertirse en una herramienta cotidiana en la educación. Pero, ¿qué pasa cuando esta tecnología se usa no solo para responder preguntas, sino para enseñar? Un grupo de investigadores se hizo esta misma pregunta y decidió estudiar cómo las inteligencias artificiales generativas, como ChatGPT o Gemini pueden ayudar a los estudiantes a aprender a autorregularse, es decir, a planear, monitorear y evaluar su propio aprendizaje.
El problema es que, aunque estas IA pueden generar explicaciones o consejos personalizados, también pueden “alucinar”: inventar información o dar sugerencias que suenan bien, pero no son del todo correctas. Y en educación, un error así no es menor. Los investigadores propusieron entonces un método para evaluar y filtrar automáticamente los mensajes que genera la IA antes de que lleguen al estudiante, reduciendo esos errores y asegurando que la información sea confiable.
Para hacerlo, probaron dos estrategias. La primera, llamada evaluación de confiabilidad, funciona como un filtro que detecta si las sugerencias de la IA realmente están relacionadas con el proceso de aprendizaje que el estudiante necesita trabajar (por ejemplo, si debe mejorar en planificación o en revisión de errores). La segunda, conocida como “IA como juez”, consiste en usar otra IA que evalúa cuál de varias respuestas es más útil, clara y coherente. Es como tener una “IA supervisora” que vigila lo que produce otra IA.
Los resultados fueron alentadores: las inteligencias artificiales más avanzadas, como GPT-4, lograron acercarse mucho a la evaluación humana y redujeron de manera notable los errores o “alucinaciones” en los mensajes. Esto abre la puerta a sistemas educativos más personalizados, donde cada estudiante reciba ayuda adaptada a su ritmo y estilo de aprendizaje.
Sin embargo, los autores advierten que estas tecnologías aún no son infalibles. Incluso las mejores IA mostraron ciertos sesgos y todavía requieren supervisión humana. En otras palabras, la IA puede ser una gran aliada, pero no sustituye la sensibilidad, el criterio ni la empatía del docente.
En el futuro, imaginar aulas donde estudiantes y profesores trabajen junto a asistentes inteligentes no es ciencia ficción. Este tipo de investigaciones nos muestra que el verdadero desafío no es solo usar la IA para aprender, sino enseñar a la IA cómo enseñar de manera confiable, ética y humana.
Para conocer la investigación completa, revisa la información que te comparto a continuación
Qian, K., Liu, S., Li, T., Raković, M., Li, X., Guan, R., Molenaar, I., Nawaz, S., Swiecki, Z., Yan, L., & Gašević, D. (2026). Towards reliable generative AI-driven scaffolding: Reducing hallucinations and enhancing quality in self-regulated learning support. Computers & Education, 240, N.PAG.
Fuente de la imagen:
Google. (2025). Ilustración conceptual de una IA supervisando y filtrando información educativa para prevenir alucinaciones [Obra de arte generada por IA]. Gemini. Recuperado de la conversación personal con el usuario.
