¿Como cambia la (sobre) abundancia de información en Internet los procesos de aprendizaje en los colegios y universidades?
Fase A: En nuestra experiencia como estudiantes, la sobreabundancia de información en Internet ha cambiado la forma en que aprendemos, porque ya no se trata de encontrar información, sino de saber cuál realmente sirve. Muchas veces, cuando hacemos trabajos, encontramos demasiadas fuentes y no todas son confiables, lo que nos obliga a comparar, dudar y decidir cuál usar. Por ejemplo, nos ha pasado que al buscar un tema aparecen explicaciones muy diferentes entre sí, y ahí es donde toca apoyarnos en lo visto en clase o en lo que explica el profesor para saber cuál tiene más sentido. También sentimos que a veces, por tener todo tan rápido, leemos por encima y no profundizamos tanto como antes. Sin embargo, también es una ventaja porque podemos aprender más cosas por nuestra cuenta y ver distintos puntos de vista. En ese sentido, creemos que el aprendizaje ahora depende más de cómo usamos la información que de la cantidad que tenemos.
Fase B En esta fase, el grupo utilizó una herramienta de inteligencia artificial generativa para profundizar en la comprensión del tema sobre la sobreabundancia de información en Internet y su impacto en los procesos de aprendizaje. A partir de las indicaciones dadas, la IA explicó cómo el exceso de información transforma la manera en que los estudiantes acceden, analizan y construyen conocimiento, destacando la necesidad de desarrollar habilidades críticas para filtrar y evaluar fuentes. Asimismo, identificó debates relevantes, como la tensión entre acceso democrático al conocimiento y el riesgo de desinformación, así como la discusión entre aprendizaje profundo y superficial en entornos digitales. También sugirió argumentos que permiten responder a la pregunta, señalando que, aunque la abundancia de información facilita el aprendizaje autónomo, puede generar dependencia tecnológica y dificultades para distinguir la veracidad de los contenidos. Finalmente, propuso ejemplos concretos, como el uso de motores de búsqueda, redes sociales y herramientas de IA en contextos académicos, evidenciando cómo estas influyen tanto positiva como negativamente en la formación de estudiantes.
Fase C Al comparar ambos procesos, notamos varias diferencias claras. En la fase sin IA, el conocimiento que surgió fue más cercano a nuestra experiencia como estudiantes, con ejemplos concretos y situaciones reales que hemos vivido, lo que hizo que el texto se sintiera más auténtico y situado. En cambio, con IA, el contenido fue más amplio y estructurado, incluyendo conceptos, debates y argumentos que no habíamos considerado inicialmente, pero con un tono más general. En términos de pensamiento, en la fase sin IA predominó uno más reflexivo y basado en la experiencia, mientras que con IA apareció un pensamiento más analítico y organizado. Sobre la originalidad, las ideas del primer texto fueron más propias, aunque más limitadas, mientras que el segundo integró ideas más completas, pero menos personales. También notamos que el proceso sin IA requirió más negociación grupal, porque tuvimos que discutir, ponernos de acuerdo y construir el texto desde cero; en cambio, con IA el trabajo fue más rápido y consistió más en seleccionar y adaptar la información generada. En conjunto, ambos procesos muestran que la IA puede ampliar y ordenar el conocimiento, pero la construcción propia aporta cercanía, contexto y mayor apropiación de lo aprendido.