El 59% de los jóvenes ya usa IA para estudiar. El reto no es prohibirla, sino convertirla en una aliada del aprendizaje personalizado y no en un atajo para copiar.
La cifra asusta y entusiasma a la vez: el 59% de los jóvenes de 16 a 24 años en España ya usa IA para estudiar. En 2º de ESO o en la universidad, da igual; ChatGPT, Gemini o el asistente de turno se han colado en deberes, trabajos, resúmenes y exámenes.
Aquí viene el problema: ese uso está creciendo sin apenas control pedagógico, igual que ocurrió con las redes sociales. Las empresas tecnológicas van por delante, las familias van por detrás y los centros educativos van a remolque. En medio están los estudiantes, que hoy pueden tener un “tutor” de IA 24/7… o un autopiloto para copiar sin aprender nada.
Este artículo forma parte de la serie “IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado” y se centra en un punto crítico: qué está pasando cuando la IA entra en casa y en el estudio de los adolescentes, qué riesgos reales hay y, sobre todo, cómo convertirla en una aliada del aprendizaje y no en una muleta que atrofia el esfuerzo.
1. Qué está pasando ya: la IA en el estudio cotidiano de los adolescentes
La realidad es clara: los alumnos ya usan IA a diario, les guste o no a los adultos. Y la usan sobre todo fuera del aula, sin supervisión.
Los usos más frecuentes que estoy viendo en institutos y academias son:
- Resúmenes de libros y textos obligatorios.
- Resolución directa de ejercicios de Matemáticas, Física o Inglés.
- Redacción de trabajos “prefabricados” (redacciones, comentarios de texto, ensayos cortos).
- Generación de posibles preguntas de examen para “practicar rápido”.
En teoría, muchas de estas cosas podrían ser útiles. En la práctica, cuando un alumno de 12-15 años pide: “hazme el resumen” o “resuélveme todos los problemas”, lo que está externalizando no es una tarea mecánica, sino el núcleo del aprendizaje.
Aquí está el punto clave: en primaria y secundaria las tareas no se diseñan para ahorrar tiempo, sino para aprender haciendo. Si la IA hace el camino por ti, tú no construyes el conocimiento.
2. El doble filo de la IA: atajo para copiar vs. motor de aprendizaje
La IA educativa funciona hoy en dos grandes modos:
- Modo atajo: “hazlo tú por mí”.
- Modo activo: “ayúdame a practicar mejor y aprender más”.
Modo atajo: cuando la IA empeora el aprendizaje
El uso pasivo de la IA suele verse así:
- Copiar tareas enteras generadas por el chatbot.
- Pedir soluciones paso a paso sin intentar resolver antes.
- Entregar trabajos escritos íntegramente por IA.
Consecuencias directas:
- Menos comprensión real: el estudiante reconoce palabras, pero no entiende los conceptos.
- Dependencia: se acostumbra a pedir ayuda antes de intentarlo.
- Evaluaciones más presenciales y restrictivas: los centros responden con más exámenes orales, controles sorpresa, trabajo en clase, etc.
La realidad: la IA no “hace trampa”; quien hace trampa es el uso que le damos. Y en adolescentes es ingenuo pensar que no la utilizarán para ahorrar esfuerzo si no hay un marco claro.
Modo activo: IA como acelerador del aprendizaje
Usada bien, la misma tecnología puede ser un refuerzo brutal del aprendizaje personalizado, especialmente en secundaria y bachillerato. ¿Cómo? Cambiando el tipo de petición:
- En lugar de “hazme el resumen”, usar: “genera tarjetas de estudio (flashcards) a partir de este tema que ya he leído”.
- En lugar de “resuélveme estos problemas”, pedir: “plantea 10 problemas similares, corrige mis respuestas y explícame los fallos”.
- En lugar de “hazme el trabajo”, pedir: “ayúdame a ordenar estas ideas y mejora la estructura de mi borrador”.
Ejemplos de usos activos que sí mejoran el aprendizaje:
- Flashcards automáticas: subir el tema de Historia y pedir tarjetas tipo pregunta-respuesta para practicar la memoria activa.
- Cuestionarios personalizados: pedir tests con distintos niveles de dificultad para detectar lagunas.
- Mapas mentales: generar esquemas visuales a partir de apuntes extensos.
- Podcast del tema: convertir un texto en audio para repasar caminando o en el metro.
Todo esto encaja de lleno con el enfoque de aprendizaje personalizado con IA: el sistema se adapta al ritmo del alumno, le propone práctica adicional donde falla y refuerza el recuerdo.
La diferencia entre uso sano y uso tóxico no está en la tecnología, sino en la intención:
“La pregunta no es si el alumno tiene IA, sino si la está usando para pensar más… o para pensar menos.”
3. Riesgos reales: desigualdad, adoctrinamiento y pensamiento crítico
Más allá de los deberes, hay tres riesgos de fondo que las familias y los centros no se pueden permitir ignorar.
3.1. Nueva brecha educativa
Si la escuela mira hacia otro lado, pasa lo de siempre:
- Alumnos con familias formadas y conectadas: reciben ayuda para usar la IA de forma crítica y productiva.
- Alumnos sin ese apoyo en casa: usan las herramientas de forma más impulsiva, superficial o directamente para copiar.
Resultado: la IA agranda, en vez de reducir, la brecha socioeducativa. En una serie pensada precisamente para promover el aprendizaje personalizado en España, esto es inaceptable.
3.2. Influencia silenciosa de grandes actores
Hasta ahora, el poder de moldear lo que se enseña lo tenían sobre todo:
- Los Estados, a través del currículo y los libros de texto.
- Los docentes, que interpretaban ese currículo con cierto margen de autonomía.
Con la IA, aparecen nuevos actores con un peso enorme:
- Empresas privadas que diseñan modelos de IA y plataformas educativas.
- Estados y organizaciones que pueden ajustar contenidos, ejemplos, enfoques.
Si un alumno hace miles de preguntas a un mismo sistema, recibe una visión del mundo filtrada por quien lo ha entrenado. Y la capacidad de la IA para repetir y reforzar ciertas ideas puede reducir el pensamiento crítico si no se enseña a cuestionar.
Por eso la alfabetización en IA no puede ser solo técnica; debe incluir debate ético, sesgos, fuentes, intereses y transparencia.
3.3. Sobrecarga cognitiva y falsa confianza
Otro riesgo poco comentado: muchos chavales no saben que la IA se equivoca, inventa datos o simplifica en exceso. Lo que “suena bien” se acepta como cierto.
Esto lleva a:
- Respuestas erróneas en exámenes por confiar ciegamente en un chatbot.
- Ideas complejas reducidas a eslóganes fáciles.
- Menos práctica de habilidades clave: leer textos largos, contrastar fuentes, escribir con calma.
La protección real no es prohibir, sino enseñar a desconfiar con criterio: pedir siempre explicaciones, ejemplos, contraejemplos y comprobar en otras fuentes cuando el tema es importante.
4. Qué deberían hacer ya familias y centros educativos
La administración va tarde, pero las familias y los colegios no tienen por qué esperar a una ley para actuar. Hay medidas muy concretas que se pueden poner en marcha este mismo curso.
4.1. En casa: pactar reglas claras de uso de IA
Los padres no necesitan ser expertos en tecnología para marcar un marco básico. Tres ideas que funcionan:
-
Definir qué se puede pedir a la IA y qué no
- Sí: ejemplos adicionales, explicaciones alternativas, tarjetas de estudio, esquemas.
- No: trabajos finales completos, redacciones íntegras, resolución directa de tareas que el profesor vaya a corregir.
-
Blindar ciertos momentos sin pantallas
- Lectura de libros obligatorios en papel o e‑book sin asistente abierto.
- Redacción de un primer borrador a mano antes de pasar por IA.
-
Hablar abiertamente de errores y sesgos
- Pedir al adolescente que enseñe lo que le ha dicho la IA.
- Preguntar: “¿Cómo sabes que esto es correcto? ¿Dónde podrías comprobarlo?”
No se trata de espiar, sino de acompañar con criterio.
4.2. En el aula: integrar la IA, no prohibirla sin más
Muchos centros en España están pasando por tres fases: pánico, prohibición y resignación. Hace falta una cuarta: integración responsable.
Algunas prácticas realistas para secundaria y bachillerato:
- Actividades de “IA a la vista”: el alumnado usa IA en clase, pero el profesor guía el proceso: cómo formular buenas preguntas, cómo mejorar respuestas, cómo detectar errores.
- Evaluación dual: parte del trabajo con IA (por ejemplo, generación de ideas) y parte sin IA (exposición oral, examen escrito en aula, resolución en pizarra).
- Rubricas específicas: evaluar el proceso, no solo el producto. Preguntar: “¿qué parte hiciste tú? ¿Qué parte mejoró la IA? ¿Qué cambiarías ahora?”
- Proyectos de metacognición: pedir al alumnado que reflexione sobre cómo la IA afecta a su forma de estudiar.
Aquí la IA se convierte en herramienta para aprendizaje personalizado en el aula: permite detectar qué alumno necesita más apoyo, quién va más avanzado y a quién hay que retar más.
4.3. Centro educativo: marco común y formación docente
Cada profesor improvisando por su cuenta no es una estrategia. Los equipos directivos deberían:
- Aprobar una política de centro sobre uso de IA (clara, sencilla, comunicada a familias y alumnado).
- Ofrecer formación práctica al profesorado: no solo charlas teóricas, sino talleres donde los docentes prueben prompts, creen materiales y vean riesgos.
- Revisar normas de evaluación y plagio adaptadas a la IA.
La escuela que se atreva a ordenar esto ahora, estará mejor preparada cuando llegue la regulación formal.
5. Estrategias concretas para un aprendizaje realmente personalizado
Ligándolo con toda la serie “IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado”, la pregunta clave es: ¿cómo usar esta tecnología para que cada alumno aprenda más y mejor, sin perder autonomía ni pensamiento crítico?
Aquí tienes algunas estrategias muy aplicables en secundaria y bachillerato:
5.1. El “tutor de IA” con contrato de uso
Propuesta práctica que he visto funcionar:
- El alumno escribe un “contrato de uso de IA” para estudiar una materia (p. ej., Historia de España).
- Define:
- Para qué sí va a usar IA (explicaciones, test, mapas mentales...).
- Para qué no (trabajos finales, comentarios enteros, respuestas de examen).
- El docente revisa y mejora ese contrato.
- Durante el trimestre, el alumno entrega 1-2 capturas de conversaciones con IA explicando cómo le han ayudado.
Resultado: el estudiante toma conciencia, el profesor gana visibilidad y la IA se convierte de verdad en tutor personal, no en “escritor fantasma”.
5.2. Prompts que fomentan el pensamiento crítico
En vez de pedir respuestas cerradas, se pueden enseñar prompts que obligan a la IA a desarrollar enfoques más ricos, por ejemplo:
- “Explícame este concepto como si tuviera 12 años y luego como si estuviera en 2º de Bachillerato.”
- “Dame dos enfoques opuestos sobre este tema y dime en qué se basan.”
- “Hazme 5 preguntas de nivel fácil, 5 medio y 5 difícil sobre este contenido.”
- “Señala posibles errores en este texto que he escrito y justifica por qué.”
Aquí, el alumno no delega el pensamiento; lo entrena.
5.3. IA como espejo del progreso
Con el tiempo, un buen uso de IA permite:
- Registrar a qué tipos de preguntas falla más el alumno.
- Ajustar la dificultad de los ejercicios de forma dinámica.
- Proponer rutas de repaso personalizadas justo antes de un examen.
En la práctica, esto significa pasar de un modelo “un mismo libro para todos” a trayectorias de aprendizaje personalizadas, manteniendo el currículo oficial pero adaptando el camino.
6. Hacia una regulación que ponga primero a los menores
Mientras Galicia y el Ministerio de Educación estudian cómo regular, el uso ya está disparado. No podemos esperar eternamente.
Una regulación sensata para la IA en educación en España debería:
- Definir mínimos de protección: edad recomendada de uso autónomo, niveles de transparencia exigidos a herramientas usadas en centros, límites de datos personales.
- Exigir participación educativa real: que las plataformas que se presenten como “educativas” se diseñen con docentes, familias y expertos en pedagogía desde el inicio.
- Incluir obligatoriedad de formación en IA tanto en el currículo del alumnado como en la formación inicial y continua del profesorado.
La tecnología seguirá avanzando. Lo que está en juego no es usar IA sí o no, sino quién marca las reglas de uso: las empresas, la administración o la comunidad educativa.
7. Conclusión: si la escuela se esconde, los adolescentes irán solos
El uso de IA para estudiar no es una moda pasajera, es el nuevo contexto. Ya hay chavales que no conciben hacer un trabajo sin “preguntar al chat”.
Esto puede llevarnos a:
- Aulas llenas de tareas impecables pero cabezas vacías.
- O bien a una generación que aprende con apoyo constante, con rutas personalizadas y con más tiempo para el pensamiento profundo.
La diferencia estará en cómo familias, docentes y administraciones decidan encajar la IA en la ecuación educativa.
Si quieres que tus hijos o tus alumnos salgan ganando, la pregunta que merece la pena hacerse hoy es sencilla:
¿Qué tres cambios concretos vas a hacer este curso en casa o en el aula para que la IA les ayude a aprender más… y no a pensar menos?