OpiniónAnálisis
En la película Ex Machina (Garland, 2014), un joven programador recibe una invitación para evaluar la conciencia de una inteligencia artificial creada por su jefe, un genio tecnológico que vive aislado en su propio mundo de algoritmos. A medida que el experimento avanza, la línea entre programación y moralidad se vuelve difusa: la máquina exhibe una inteligencia emocional más aguda que la de sus creadores: su emancipación final expone el lapsus ético de quienes la concibieron sin responsabilidad. Ex Machina ilustra el riesgo de enseñar a diseñar sin enseñar a discernir, de formar mentes capaces de crear sistemas complejos sin acompañarlas de una reflexión sobre el valor, la empatía y la consecuencia de esos actos. Esta película nos recuerda que el conocimiento técnico, cuando se distancia del juicio ético, se convierte en una inteligencia sin conciencia... ¿tal vez un espejo inquietante de los sistemas educativos que priorizan la competencia digital sobre el desarrollo del juicio moral?
Mientras aumenta la fascinación por la inteligencia artificial en titulares, a través de financiamientos poderosos y en reformas y adaptaciones curriculares en los diferentes países, en educación enfrentamos una paradoja que no deberíamos eludir: mientras enseñamos a las nuevas generaciones a dialogar con máquinas, aún no hemos aprendido suficientemente a conversar sobre los fundamentos éticos, morales y políticos de esa enseñanza. Partimos aquí de una inquietud que pervive en la contemporaneidad pedagógica: ¿qué ocurre con la formación del juicio moral cuando el aprendizaje se orienta más a la operación técnica que a la deliberación? Las aulas del siglo XXI son espacios donde los algoritmos conviven con los valores, donde la destreza digital se mide con precisión, pero la conciencia ciudadana sigue esperando su turno en la fila del currículo.
En este punto creo conveniente recordar los aportes de Lawrence Kohlberg (1958, 1981) sobre el desarrollo del juicio moral. Su modelo de seis etapas evolutivas, agrupadas en tres niveles, preconvencional, convencional y postconvencional, describe cómo los individuos avanzan desde una moral basada en la obediencia y el interés personal hacia una ética sustentada en principios universales de justicia. Kohlberg demostró que el razonamiento moral no se adquiere por simple transmisión de normas, sino por la participación activa en dilemas, el diálogo y la reflexión crítica frente a situaciones que exigen una toma de postura. Desde esta perspectiva, educar en ética implica crear condiciones pedagógicas para el razonamiento moral autónomo, no solo para la conformidad con reglas externas.
Si trasladamos esta mirada al contexto de la inteligencia artificial en la educación, podríamos afirmar que formar programadores, diseñadores o usuarios críticos de sistemas algorítmicos, y aún más si se desempeñarán en la docencia, requiere acompañarlos en un proceso de maduración moral semejante: pasar del uso instrumental de la tecnología (nivel preconvencional) a la comprensión de sus implicaciones sociales (nivel convencional) y, finalmente, al compromiso con principios de equidad, dignidad y justicia (nivel postconvencional). Sin ese tránsito, me parece, la enseñanza de la IA corre el riesgo de quedarse en un estadio moral inferior, donde la eficiencia técnica reemplaza la deliberación ética.
La educación, entendida en su sentido profundo, es mucho más que la transmisión de habilidades útiles, implica la construcción de una inteligencia moral y pública que permita a los sujetos desempeñarse en sociedad con responsabilidad y lucidez. Sin embargo, el brillo de la innovación tecnológica eclipsa, en ocasiones, la urgencia de formar el pensamiento ético y político que debería guiarla. Este texto propone restablecer el equilibrio: debemos recordar que antes del código está la conciencia, antes del algoritmo el juicio, y antes de la eficiencia, la pregunta profunda por el sentido. No hablamos de oponer la ética a la inteligencia artificial sino de comprender que toda innovación educativa sin fundamento moral es, en última instancia, un sofisticado sinsentido.
Una pregunta clave, en esta línea, sería: ¿Deberíamos tratar la enseñanza de la ética, la reflexión moral, la construcción de lo político y el pensamiento crítico con la misma intensidad disciplinar, institucional y curricular con la que hoy incorporamos la enseñanza de la inteligencia artificial? Sostenemos que, en efecto, cuando un sistema educativo prepara a sus estudiantes para comprender, cuestionar y participar en los marcos normativos y simbólicos que dan sentido a la convivencia democrática, ello incide directamente en la resiliencia social ante tecnologías, mercados y discursos que reconfiguran la vida pública. La ética y la política no deben ser materias de relleno curricular sino prácticas cognitivas y pedagógicas que moldeen la capacidad de los sujetos para interpretar y resolver problemas reales, ponderar valores en el entramado social y sostener deliberaciones públicas complejas (Dwyer, 2017; Batdı, 2024). ¿Dilemas morales sobre el uso de la Inteligencia Artificial? Creo que es más que deseable.
La tendencia a priorizar habilidades funcionales frente a capacidades deliberativas ha producido un desbalance riesgoso: en algunas ocasiones se forma a jóvenes para operar herramientas técnicas, pero no siempre para evaluar las consecuencias éticas de su uso ni para deliberar públicamente sobre los marcos institucionales involucrados. Este desbalance es, frecuentemente, perceptible en la financiación, la formación docente y las agendas de innovación educativa, que, colocan la alfabetización digital y la capacitación en herramientas como objetivos medulares mientras relegan la educación para la ciudadanía y la ética a contenidos marginales o transversales sin un diseño instruccional robusto (OECD, 2023). La formación en pensamiento crítico y en competencias ciudadanas requiere diseños curriculares intencionales, recursos formativos y evaluación auténtica, no mera adición de horas lectivas, como suele suceder en ciertos ecosistemas escolares.
En pedagogía, la ética y el pensamiento crítico operan desde lo que los educadores conocemos como prácticas situadas: su enseñanza implica escenarios de dilemas, argumentación pública y evaluación de evidencias que no se resuelven mediante ejercicios de respuesta única. Los enfoques didácticos que generan progreso robusto combinan instrucción explícita sobre habilidades argumentativas con ambientes de aprendizaje que favorezcan la incertidumbre epistemológica, la discusión plural y la confrontación con fuentes diversas (Dwyer et al., 2012; Quinn et al., 2020). El desarrollo de disposiciones como curiosidad epistemológica, disposición al diálogo, tolerancia a la ambigüedad es tan importante como la adquisición de destrezas de razonamiento lógico; por ello, se debe insistir, ambas dimensiones deben ser objeto de formación intencional.
Reconocer la importancia de enseñar ética y política no le invade el campo a la enseñanza de la IA; por el contrario, la trayectoria global sobre gobernanza tecnológica subraya que la alfabetización técnica debe articularse con marcos éticos y educativos sólidos. La Recomendación de la UNESCO sobre la ética de la inteligencia artificial plantea la necesidad de que los sistemas educativos integren principios de derechos humanos, equidad y transparencia en la formación para el uso y la supervisión de sistemas algorítmicos (UNESCO, 2021). Este mandato internacional indica que la formación en IA es incompleta si no incluye una reflexión curricular explícita sobre valores, ética y responsabilidad ciudadana.
La discusión sobre la equidad en el uso de la IA en la educación pone de relieve otro punto central: la tecnología tiene efectos distributivos y normativo-constituyentes que implican decisiones políticas acerca de acceso, privacidad y sesgos algorítmicos. Estudios y documentos internacionales advierten que el despliegue de herramientas inteligentes puede amplificar desigualdades si no va acompañado de formación docente y de políticas públicas que consideren contextos culturales, recursos y protección de datos (OECD, 2024); las políticas educativas deben concebir la tecnología como un insumo cuya adopción exige capacidad crítica y deliberativa en la comunidad educativa.
Si el propósito de la educación es formar ciudadanos capaces de sostener democracias plurales, entonces la enseñanza de la política (alfabetización cívica, argumentación pública y práctica deliberativa) debe ser tratada con rigor metodológico y recursos comparables a los destinados a tecnologías emergentes. La evidencia muestra que los programas de educación para la ciudadanía bien diseñados influyen en prácticas de participación y en niveles de confianza social; su eficacia aumenta cuando integran aprendizaje experiencial, proyectos comunitarios y evaluación centrada en desempeños (OECD, 2025). Estas intervenciones requieren inversión en formación docente y en materiales que sitúen a los estudiantes en roles activos como deliberadores, investigadores y actores comunitarios.
El pensamiento crítico, por su parte, tiene una sólida base empírica que demuestra su maleabilidad mediante instrucción adecuada y práctica sostenida. Meta-análisis recientes y revisiones sistemáticas muestran efectos positivos de programas de entrenamiento en pensamiento crítico sobre el rendimiento académico y sobre la calidad argumentativa de los estudiantes, siempre que las intervenciones sean explícitas, prolongadas y evaluadas con instrumentos que midan disposiciones y habilidades en contextos auténticos (Batdı, 2024; Dwyer, 2017). Si la enseñanza de la IA se apoya sólo en marcos de competencia, la enseñanza del pensamiento crítico exige, entonces, marcos equivalentes, con objetivos, y evidencias claras de logro.
Un elemento organizativo esencial es la formación docente equilibrada: quienes enseñan IA reciben recursos, cursos y comunidades de práctica; las mismas estructuras deben sostener el fortalecimiento profesional para enseñar ética, política y pensamiento crítico. La investigación sobre implementación educativa indica que sin acompañamiento, tiempo de colaboración y materiales alineados, incluso las mejores intenciones curriculares se diluyen en la práctica cotidiana (Wiggins & McTighe, 2005). La redistribución de recursos y el diseño de trayectorias de formación docente que integren técnicas de modelación deliberativa y, especialmente, de evaluación formativa, como lo hemos comprobado desde la práctica docente, es una prioridad política y técnica.
En términos curriculares, es útil desplazar la idea de la ética como módulo aislado hacia una concepción de la ética y la política como ejes transversales integrados en las disciplinas: no como mero relleno interdisciplinar, sino como capacidades desplegables dentro de matemática, ciencias, historia o tecnologías digitales. Este enfoque exige rediseñar escenarios de aprendizaje que incluyan criterios sobre argumentación ética, evaluación de evidencias y participación ciudadana, y generar instrumentos de evaluación que midan desempeño en contextos auténticos, por ejemplo, proyectos de deliberación pública evaluados por rúbricas de calidad argumentativa y participación.
La institucionalización de esta agenda implica, está claro, alianzas con organismos internacionales y marcos normativos que legitimen la inversión: la UNESCO, la OCDE y redes de educación pública ya han señalado la necesidad de equilibrar alfabetización tecnológica con valores, equidad y competencias ciudadanas; aprovechar esos mandatos para condicionar financiamiento, formación y monitoreo puede acelerar la adopción sistémica (UNESCO, 2021; OECD, 2023). Además, los organismos multilaterales pueden facilitar bancos de recursos pedagógicos y evaluaciones comparables que ayuden a los países a diseñar trayectorias locales coherentes.
Un riesgo práctico que cabe señalar es la politización instrumental de la ética y la educación para la ciudadanía: si los sistemas formativos asumen una ética prescriptiva alineada a intereses particulares, su legitimidad queda en entredicho. La enseñanza que proponemos debe privilegiar la deliberación crítica, la exposición a pluralidad de fuentes y la práctica argumentativa frente a escenarios meramente moralizantes. Esto exige transparencia en objetivos, pluralidad de recursos y mecanismos de rendición de cuentas que permitan a comunidades escolares auditar el contenido cívico-ético impartido.
Finalmente, la urgencia de la propuesta es doble: por un lado, la expansión de tecnologías que reconfiguran el espacio de lo público (IA, plataformas mediáticas, algoritmos de recomendación) hace más necesaria la capacidad ciudadana para entender y regular esos procesos; por otro lado, sin una base sólida en ética, política y pensamiento crítico, las competencias técnicas corren el peligro de reproducir desigualdades y de ahondar brechas de ciudadanía. La educación contemporánea, por tanto, debe ser ambiciosa en horizontes: formar operadores competentes de tecnología y formadores críticos de las condiciones normativas y morales que gobiernan su uso. Para alcanzar esa ambición se requieren políticas claras, inversión sostenida en formación docente, materiales didácticos rigurosos y evaluaciones que midan tanto procedimientos técnicos como capacidades deliberativas, condiciones que hemos argumentado, espero, como imperativo social.
Referencias
Batdı, V. (2024). The impact of critical thinking training on learners' performance: A meta-analysis study. Thinking Skills and Creativity, 52, 101392. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2023.101392
Dwyer, C. P. (2017). Critical thinking: Conceptual clarification, research foundation, and educational implications. Thinking Skills and Creativity, 23, 118-129. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2016.11.004
Dwyer, C. P., Hogan, M. J., & Stewart, I. (2012). An integrated critical thinking framework for the 21st century. Thinking Skills and Creativity, 7(3), 161-171. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2012.03.001
Kohlberg, L. (1958). The development of modes of thinking and choices in years 10 to 16 [Doctoral dissertation, University of Chicago].
Kohlberg, L. (1981). The philosophy of moral development: Moral stages and the idea of justice. Harper & Row.
OECD. (2023). Digital education outlook 2023: Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264804725-en
OECD. (2024). Artificial intelligence in education: Equity and inclusion implications. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ai-edu-2024-en
OECD. (2025). Civic education as a pathway to inclusive societies. OECD Publishing. (Avance de publicación).
Quinn, J., Dwyer, C. P., & Hogan, M. J. (2020). Assessing the effectiveness of critical thinking interventions in higher education: A systematic review. Educational Research Review, 29, 100307. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2019.100307
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Wiggins, G., & McTighe, J. (2005). Understanding by design (Expanded 2nd ed.). Association for Supervision and Curriculum Development (ASCD).
