Uno de los cambios más significativos que ha traído la irrupción de la IA generativa a la docencia es la transformación de nuestra capacidad para crear contenidos formativos. Hoy podemos elaborar materiales didácticos, sintetizar documentos, producir vídeos y podcasts divulgativos o diseñar actividades de aprendizaje en una fracción del tiempo que necesitábamos hasta hace apenas unos años.
Sin ir más lejos, la semana pasada tuvimos la oportunidad de compartir algunas reflexiones y experiencias sobre este tema en el fantástico webinar organizado por los amigos de Aula Virtual Sanitaria. Durante la sesión se presentó Gemini Notebook (antiguo Notebook LM), y quienes participamos como invitados pudimos aportar distintas ideas y aplicaciones prácticas. Una magnífica oportunidad para poner en valor el aprendizaje colaborativo.
En mi caso, centré mi intervención en cómo podemos transformar contenidos formativos en experiencias interactivas de aprendizaje. Desde simuladores de casos clínicos hasta un escape room diseñado como una aplicación web en lenguaje HTML. Propuestas relativamente sencillas de crear que despertaron el interés de los asistentes, quizá por su atractivo visual, pero, sobre todo, por lo que representan en términos de evolución de la experiencia de aprendizaje: pasar de consumir contenidos a interactuar con ellos.
Al final de este artículo comparto los enlaces a ambos recursos para quienes quieran explorarlos.
Sin embargo, hay una cuestión que merece la pena plantear antes de seguir: ¿vamos a aprovechar esta oportunidad para transformar y mejorar realmente el aprendizaje o nos limitaremos a seguir produciendo más contenidos, cada vez más atractivos visualmente y en menos tiempo? Porque generar materiales nunca había sido tan fácil, pero eso no significa necesariamente que estemos enseñando mejor ni que nuestros alumnos estén aprendiendo más.
Digitalizar no equivale a transformar, del mismo modo que generar contenidos tampoco significa aprender
Durante mucho tiempo, la formación ha girado alrededor de los contenidos: preparar una presentación para una clase, elaborar un documento o diseñar un cuestionario. La tecnología ha simplificado enormemente esta tarea, facilitando la producción, distribución y acceso a los materiales desde cualquier lugar.
Sin embargo, podemos sustituir una clase presencial por un vídeo, un manual por un PDF lleno de infografías generadas con IA, o convertir una explicación en un podcast, y seguir reproduciendo exactamente la misma lógica: alguien transmite una información y otra persona intenta asimilarla. El formato cambia, la tecnología avanza, pero el modelo de aprendizaje permanece intacto.
No habremos transformado nada la experiencia educativa. Simplemente habremos añadido una nueva capa tecnológica a un proceso que sigue funcionando bajo los mismos principios.
Esto es especialmente relevante en el ámbito sanitario, donde los profesionales no solo necesitamos adquirir conocimiento, sino también aprender a interpretar situaciones clínicas, reconocer señales de alarma, anticipar riesgos y tomar decisiones en escenarios de incertidumbre. Así que, además de buenos materiales, necesitamos desarrollar experiencias que permitan aplicar los conocimientos y aprender de nuestras propias decisiones.
Y es precisamente aquí donde el uso de la IA se empieza a poner interesante. No tanto por su capacidad para redactar textos o resumir documentos, sino por las posibilidades que abre a la hora de explorar nuevas formas de transformar el conocimiento en experiencias de aprendizaje más activas y significativas.
Para preparar mi intervención en el webinar recurrí a Claude (y cotejé con ChatGPT) para que me ayudara a explorar estas nuevas posibilidades de aprendizaje con las herramientas que tenemos ahora mismo. La primera conclusión fue bastante reveladora: no hace falta esperar a disponer de una tecnología futurista para dar un salto cualitativo en la formación.
Con las herramientas que ya tenemos es posible construir experiencias mucho más enriquecedoras que un simple cuestionario o un algoritmo de opciones prefefinidas.
También podríamos construir cosas como estas:
· Un paciente conversacional: es una posibilidad que ya estamos explorado en mi ámbito. Consiste en crear un paciente virtual con el que el alumno puede interactuar mediante una conversación, dentro de un escenario clínico previamente definido. El paciente dispone de sus propios datos, antecedentes, síntomas, etc., y presenta una lógica de respuesta coherente con el caso. De este modo, el modelo interpreta las preguntas del alumno y responde dentro de unos límites y guardarraíles establecidos, manteniendo el control sobre la información clínica y la evolución del escenario.
· Incorporar multimodalidad: más allá del texto, podemos integrar diferentes tipos de información, como una voz sintetizada que describe síntomas, un trazado de EKG, imágenes clínicas o un conjunto de signos y síntomas que el alumno debe interpretar antes de tomar una decisión. La experiencia se acerca así mucho más a las situaciones que los profesionales encuentran en su práctica habitual.
· Evaluar el razonamiento y ofrecer retroalimentación: aquí encontramos otro salto cualitativo. El modelo puede analizar las interacciones del alumno con el paciente virtual, identificar qué preguntas ha formulado, qué información ha explorado, qué decisiones ha tomado y cómo ha llegado a ellas. A partir de ahí, el sistema puede generar una retroalimentación individualizada o incluso un debriefing estructurado del caso, que el formador podrá utilizar posteriormente para profundizar en los aciertos, errores y oportunidades de mejora.
¿Y qué podemos esperar del futuro? (en tiempos de IA, pensemos en los próximos 2, 4 o 6 años)
Conviene ser prudentes con las predicciones, porque solo estamos proyectando las posibilidades actuales a partir de una tecnología que evoluciona a una velocidad extraordinaria.
En los próximos meses parece razonable pensar que podremos construir experiencias formativas cada vez más adaptativas: escenarios clínicos que evolucionan en función de las decisiones del alumno, pacientes virtuales que responden de manera más natural y realista, y sistemas de retroalimentación capaces de ajustarse a las necesidades y dificultades de cada persona
Si miramos un poco más allá (2-3 años), podríamos ver como esas experiencias incorporarán de forma sencilla voz, imágenes, registros clínicos simulados y otros elementos multimodales. De esta forma, el alumno ya no tendrá que limitarse a conversar con un paciente virtual, sino que deberá interpretar información procedente de distintas fuentes, integrar la información y tomar decisiones que irán modificando el desarrollo del caso.
Y en un escenario de 4 a 6 años podemos imaginar entornos de simulación mucho más integrados, con agentes de IA capaces de asumir distintos papeles dentro de una misma experiencia (paciente, familiar, compañero de equipo, relatos, tutor, asistente o evaluador). Y avanzaremos hacia itinerarios de aprendizaje mucho más personalizados, capaces de identificar dificultades, detectar patrones de error y proponer nuevas experiencias para trabajar sobre ellos.
Hasta aquí los fuegos artificiales: el principal reto sigue siendo pedagógico
Podemos desarrollar un simulador clínico en muy poco tiempo (me tomó literalmente 30 minutos montar el caso que utilicé ejemplo), pero diseñar una buena simulación va mucho más allá de escribir un caso y añadir botones. Necesitamos definir qué competencias queremos desarrollar, qué decisiones esperamos que tome el alumno, qué información ha de recibir en cada momento y cómo vamos a evaluar su razonamiento.
Y lo mismo sucede con la retroalimentación generada por IA: que una explicación resulte convincente no garantiza que sea correcta.
Por eso necesitamos escenarios validados, criterios de evaluación bien definidos y mecanismos de supervisión humana. Aunque, precisamente, la propia IA también puede ayudarnos a diseñar y mejorar estos procesos.
De crear recursos a construir inteligencia colectiva
¿Y que pasaría si aplicamos la ética hacker a la formación? Si ya podemos crear con relativa facilidad simuladores, pacientes virtuales y experiencias interactivas de aprendizaje, ¿por qué deberían quedarse encerrados en el ordenador de quien los ha desarrollado?
Imaginemos una comunidad de profesionales sanitarios que comparte sus casos clínicos simulados, documenta cómo los ha usado y cuáles han sido las principales dificultades de los alumnos, y mejora los escenarios a partir de la experiencia de otros docentes. Una comunidad en la que ningún problema tenga que resolverse dos veces y donde los recursos puedan reutilizarse, adaptarse y enriquecerse para otros contextos, con la ayuda de la IA.
Quizás el salto más importante no consista en que cada docente pueda multiplicar x10 o x20 su capacidad de producir materiales, sino en que seamos capaces de aprovechar mucho mejor el conocimiento y la experiencia que ya tenemos, para conectarlos y ponerlos al servicio del aprendizaje colaborativo.
El verdadero potencial de la IA en educación no está solo en lo que cada uno puede crear, sino en lo que podemos llegar a construir juntos.
Lo prometido es deuda. Estos son los recursos que utilicé durante mi participación en el webinar.
Simulador de caso clínico de Soporte Vital Avanzado Pediátrico: a partir de las recomendaciones ERC 2005: https://saludconectada.github.io/ejemplos/sva-pediatrico/ y una segunda versiónmejorada con Claude a partir de un solo prompt: https://saludconectada.github.io/ejemplos/sva-pediatrico-redesign/
Escape Room ‘Código Resus’: https://saludconectada.github.io/ejemplos/escape-room/
Nota final: los recursos no han sido validados científicamente, porque su finalidad era simplemente mostrar las capacidades de la IA en este ámbito.
Este artículo se publicó originalmente en la newsletter Salud Conectada. Si quieres recibir los próximos en tu correo, suscríbete gratis.
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