La inteligencia artificial generativa como recurso pedagógico en la enseñanza del inglés en educación primaria

El rápido avance de la digitalización educativa impulsado por la pandemia de la COVID-19, ha favorecido la incorporación de tecnologías emergentes en los centros educativos. Entre estos avances, la inteligencia artificial (IA) ha suscitado un notable interés debido a su potencial transformador en el proceso de enseñanza-aprendizaje. La IA no solo se limita a hacer tareas de gestión, también dispone de herramientas para transformar las metodologías didácticas y las dinámicas de aprendizaje, permitiendo crear métodos más eficaces y adaptados a cada alumno (Holmes et al., 2022).

En especial, la inteligencia artificial generativa (IAG), capaz de crear contenido textual, visual y auditivo de manera autosuficiente, instantánea y personalizable, ha generado debate debido a su aplicación ética, la equidad de acceso y su impacto en el desarrollo de la creatividad y de las competencias básicas. Este debate se magnifica en la Educación Primaria y en la enseñanza del inglés, ya que la IAG puede facilitar y apoyar o, por el contrario, convertirse en un obstáculo para el desarrollo de las habilidades comunicativas básicas (Byram, 2021; Godwin-Jones, 2023).

Siguiendo la misma línea que el currículo español por el que se establece la Educación Primaria (LOMLOE, 2022), encontramos herramientas como ChatGPT, Duolingo Max o GrammarlyGo capaces de generar contenido educativo, retroalimentación inmediata, ejercicios personalizados y diálogos simulados que ayudan a desarrollar la competencia comunicativa o el aprendizaje autónomo de los alumnos.

A pesar de sus ventajas, la integración de la IAG conlleva una serie de interrogantes: ¿cómo mantiene el profesorado el pensamiento crítico de los alumnos ante el contenido que genera la IA?, ¿qué habilidades digitales debe adquirir el profesorado para la utilización de dichas herramientas con ética y rigor pedagógico?, y finalmente ¿cuáles son los beneficios y los inconvenientes de su utilización en el contexto de la Educación Primaria?

A través de una revisión teórica exhaustiva, este articulo presenta la aplicación de la IAG en el aprendizaje del inglés en la etapa de Primaria a través de tres pilares fundamentales: la conceptualización de la IAG, sus beneficios y aplicaciones pedagógicas y didácticas, y sus riegos éticos y necesidades de formación digital del profesorado para su implementación.

2.1. Concepto y evolución

La IAG constituye una rama de la inteligencia artificial que utiliza modelos de aprendizaje profundo y grandes bases de datos para producir de manera autónoma material inédito, ya sea en forma de texto, imágenes, sonido o video. Su principal diferencia con la IA es que, mientras esta solo analiza patrones fijos, la IAG puede elaborar contenido con sentido y relevancia según el contexto. Como afirma Luckin (2022), esta cualidad es esencial para sus aplicaciones creativas, ya que no solo tiene la capacidad de seguir instrucciones, sino de generar resultados originales y significantes a partir de la información analizada.

Dentro del contexto educativo, la IAG se rige bajo el concepto de aprendizaje aumentado por IA, actuando como un auxiliar cognitivo que mejora las habilidades humanas (Holmes et al., 2022). Esto se traduce en que esta herramienta está diseñada para agilizar el trabajo intelectual, permitiendo dedicar más tiempo a las cuestiones de mayor importancia pedagógica. En la enseñanza de las lenguas, las funciones de la IAG permiten generar materiales personalizados, crear ejercicios apropiados para el nivel cognitivo de los estudiantes, generar correcciones automáticas con feedback e incluso ofrecer asistencia virtual con diálogos simulados. Todas estas funciones, combinadas, logran una adaptación curricular específica para cada alumno además del fomento del aprendizaje autónomo, permitiendo que cada alumno progrese teniendo en cuenta su propio ritmo de aprendizaje.

Desde un punto de vista teórico, la incorporación de la IAG en las aulas obliga a reestablecer la relación entre la enseñanza y la tecnología, proporcionando un nuevo rol a los docentes. Godwin-Jones (2023) defiende que la IA no reemplaza al docente, sino que lo convierte en mediador y facilitador. Este nuevo rol consiste en contextualizar el contenido, controlar el uso de la tecnología y guiar al alumnado en el proceso de enseñanza-aprendizaje asegurándose de que sea crítico y significativo.

2.2. Implementación de la IAG en la enseñanza del inglés

La evidencia de varios estudios demuestra que la IAG tiene la capacidad de mejorar la enseñanza del inglés mediante múltiples aplicaciones. El desarrollo de la expresión escrita se facilita gracias al feedback instantáneo sobre gramática, vocabulario y estilo que ofrecen sistemas de corrección automática como Write&Improve o Grammarly. Este tipo de recurso ayuda al alumnado a reflexionar sobre sus errores y a conseguir una mejora constante en su expresión escrita (Wang & Vasquez, 2023). Por otro lado, es desarrollo de la expresión oral se ve fomentado gracias a plataformas como ChatGPT, que permiten la simulación de conversaciones a través de un compañero virtual que favorece la fluidez oral en un contexto seguro que permite la repetición controlada (Li & Hiver, 2023).

Otra ventaja fundamental es la producción de recursos didácticos adaptados. La IAG tiene la capacidad de producir materiales y textos teniendo en cuenta los diferentes niveles, estilos y ritmos de aprendizaje de los alumnos (Reinders, 2020).

Por último, se ha comprobado que la IAG mejora la motivación intrínseca y la capacidad de autoaprendizaje, ya que el feedback y la interacción inmediata impulsan el compromiso, la autorregulación y la perseverancia de los estudiantes (Dörnyei, 2021).

En su conjunto, estas funciones son totalmente compatibles con el enfoque comunicativo de la enseñanza de las lenguas, ya que prioriza la interacción real, la creatividad y la relevancia del contenido para el estudiante.

2.3. Alcance y restricciones de la IAG en la educación primaria

La IAG en la etapa de educación primaria debe ajustarse a las necesidades particulares de los estudiantes en este nivel. Los estudiantes de esta franja de edad demandan que sus experiencias educativas sean motivadoras, con sentido y rigurosamente estructuradas por el docente. Dado que aún están adquiriendo las habilidades digitales y metacognitivas en este nivel, los alumnos requieren una guía para poder interactuar con la información generada por la IAG de manera crítica y reflexiva (UNESCO, 2023).

Entre los beneficios de la IAG en esta etapa, destaca principalmente el aprendizaje individualizado. La tecnología permite adaptar automáticamente la complejidad de los contenidos y materiales para satisfacer las necesidades específicas de cada estudiante. Además, ofrece una práctica del idioma, aumentando el volumen de input lingüístico y la práctica efectiva. Por último, fomenta la equidad, siendo capaz de ajustarse a los diferentes ritmos de aprendizaje y a la diversidad del alumnado de los centros educativos (Marín et al., 2022).

Sin embargo, la IAG presenta limites que deben ser controlados. Es imprescindible la supervisión continua del profesorado para garantizar un aprendizaje significativo y evitar que los alumnos desarrollen una adicción a la inmediatez de la tecnología. Otro punto de atención son los sesgos implícitos y las deficiencias culturales en los contenidos generados, que requieren una evaluación critica por parte del maestro. Por último, sigue siendo un obstáculo a brecha digital y la desigualdad en el acceso a equipos y conexión a internet, un problema que afecta en mayor medida a los contextos rurales o centros educativos con recursos limitados (Marín et al., 2022).

3.1. Individualizacion del aprendizaje y feedback inmediato

Una de las mayores fortalezas de la IAG es su habilidad de facilitar la adaptación continua de aprendizaje y proporcionar feedback inmediato. El hecho de que pueda ajustar el nivel de los contenidos automáticamente ofrece una experiencia educativa mucho más individualizada, lo que es particularmente útil en los grupos heterogéneos de Primaria (Li & Hiver, 2023).

El feedback que ofrece la IAG es totalmente personalizado. No solo se limita a señalar el error, sino que explica la razón de la corrección gramatical o léxica ofreciendo alternativas contextualizas, potenciando la autonomía y la autorregulación del alumnado. Este proceso contribuye directamente al desarrollo de la autorregulación y del aprendizaje autónomo, consideradas habilidades esenciales en la normativa española actual (LOMLOE, 2022).

3.2. Motivación y aprendizaje autonomo

La evidencia reciente muestra que la IAG aumenta considerablemente la motivación intrínseca de los estudiantes al proporcionar interacciones lúdicas, dinámicas y con recompensas inmediatas (Reinders, 2020). Gracias a esta respuesta rápida y a la interactividad, se crea en el estudiante una sensación de control sobre su proceso de enseñanza-aprendizaje. Por ende, incrementa su confianza en sus habilidades para enfrentarse a desafíos lingüísticos más complejos. Al superar dichos desafíos con éxito, el alumno fortalece su compromiso con el aprendizaje y se motiva a seguir practicando.

A pesar de ello, el mero interés por la tecnología no asegura el éxito académico. Es fundamental que esta motivación se oriente hacia una interacción crítica y bajo vigilancia, evitando que la IAG fomente la pasividad o termine en dependencia de la tecnología, priorizando la rapidez de la respuesta ante la comprensión de los contenidos. Por lo tanto, el rol del docente es clave como mediador en el uso de la IAG para asegurar que el interés por la tecnología se convierta en aprendizaje autentico y significativo, en lugar de una mera manipulación del dispositivo.

3.3. Desarrollo de la competencia comunicativa

La IA puede potenciar considerablemente las diferentes áreas de la competencia comunicativa en inglés, incluyendo la dimensión lingüística, sociolingüística y la pragmática (Byram, 2021). Específicamente, las herramientas de la IAG pueden generar ejercicios específicos y diálogos con el fin de enriquecer el vocabulario y promover la práctica de estructuras gramaticales contextualizadas en situaciones funcionales. De este modo, se asienta una base lingüística sólida, promoviendo la automática aplicación y reconocimiento de las reglas y patrones del idioma.

No obstante, esta tecnología muestra grandes limitaciones en el ámbito de la interacción social. La comunicación a través de la IA carece de contenido cultural, carga emocional y la espontaneidad propia que defina la interacción humana, factores fundamentales para la adquisición de la competencia comunicativa (Byram, 2021). Por esa razón, la IA debe actuar siempre como un apoyo y no como un reemplazo de las actividades de comunicación real en el aula. El docente debe proponer actividades auténticas, como role-plays, debates o presentaciones, garantizando la adquisición no solo de la competencia comunicativa, sino también de competencias sociales y culturales necesarias para comunicarse de manera efectiva.

3.4. Consideraciones éticas y limitaciones pedagógicas

La introducción de la IAG en el ámbito educativo, especialmente en la etapa de Educación Primaria, plantea varios inconvenientes. El principal problema es el fraude académico y la falta de autoría propia, ya que los alumnos se pueden ver impulsados a entregar trabajos generados completamente por IA, evitando así la fase de creación y el proceso de aprendizaje.

Otro riego igualmente importante es la posible reproducción de sesgos culturales y lingüísticos. La IA se basa es los patrones, ausencias y estereotipos de la información de la base de datos con la que fue creada, por lo que si se utiliza sin criterio puede exaltar las desigualdades ya existentes en nuestra sociedad (Holmes et al., 2022). Por ello, es esencial mantener una supervisión rigurosa y una evaluación constante de la calidad y objetividad del material que se genera.

Por otro lado, existe la posibilidad de que el pensamiento crítico del alumnado se vea limitado si se acostumbran a aceptar pasivamente los contenidos generados. Por último, pero no menos importante, la privacidad y seguridad de los datos de los menores son un tema de máxima prioridad durante esta etapa. El tratamiento de estos datos requiere de rigurosos protocolos que defienden su confidencialidad ante cualquier agente externo, ya sea humano o digital.

Frente a estos riesgos, la comunidad académica coincide en la necesidad de establecer una alfabetización digital critica, que debe inculcarse al alumnado desde las primeras etapas. La UNESCO (2023) defiende que es esencial que los estudiantes adquieran las competencias necesarias para analizar, cuestionar y comprender la procedencia del contenido producido por la IA, empleándola como un recurso de apoyo en lugar de una fuente absoluta de la verdad.

3.5. Competencia digital docente

La incorporación de la IA en los centros educativos provoca una reconfiguración de las funciones y roles de los docentes. El marco europeo de la competencia digital docente, DigCompEdu (Redecker, 2017), establece que el profesor no debe limitarse al manejo básico de la tecnología, sino que debe dominarla estratégicamente. Esto implica que el docente debe conocer a fondo las posibilidades didácticas de la herramienta y ser capaz de orientar a los alumnos hacia un uso ético y crítico. Dicha exigencia supone una gran transformación tanto en la práctica como en la mentalidad pedagógica.

Pese a la clara necesidad de actualizar las habilidades del profesorado ante las exigencias de la tecnología, la formación sobre la IA sigue siendo muy limitada en el sistema educativo de España. Aunque existen algunas iniciativas, como el programa Educa en Digital, cuyo objetivo es reducir dicha carencia a través de recursos y formación, el impacto logrado hasta el momento no basta para cubrir la necesidad real. La situación demanda una formación reglada, exhaustiva y continua que provea a los docentes las herramientas éticas y pedagógicas necesarias que requiere la IAG. Como defienden Marín et al. (2023), es crucial acelerar esta formación para que el profesorado pueda exprimir todo el potencial de la IA sin sacrificar la calidad de la enseñanza.

La competencia digital especifica que requiere el profesorado de ingles ante la IAG se organiza en varios pilares esenciales. El primero de ellos es la selección critica de las herramientas y contenidos, lo cual implica que el docente sea capaz de identificar que plataformas de IA son apropiadas desde un punto de vista didáctico y asegurarse, mediante un análisis exhaustivo, de la exactitud e imparcialidad de los materiales producidos.

En segundo lugar, el educador debe crear actividades pedagógicas de alta calidad. Esto implica diseñar actividades que incorporen la IAG con el objetivo de fomentar un aprendizaje significativo, maximizando la individualización que ofrece la IA asegurándose de que el alumno evite el uso superficial o meramente receptivo de la herramienta.

Como tercer punto clave, el docente tiene la obligación de estimular activamente el pensamiento crítico de los estudiantes, actuando como guía en la alfabetización digital. Esto implica enseñarles a evaluar, por en duda y confirmar la veracidad de los datos o contenidos que genera la IA.

Por último, es responsabilidad del docente asegurar una gestión ética y responsable de la tecnología, lo que se traduce en un tratamiento seguro y legal de la información y los datos confidenciales producidos en las interacciones digitales, siendo especialmente riguroso en el entorno de los menores.

Conclusiones

La evidencia teórica demuestra que la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) constituye un recurso clave para mejorar la enseñanza del inglés en la etapa de Primaria, gracias a su capacidad de personalizar el aprendizaje, estimular la motivación y promover el autoaprendizaje de los alumnos. No obstante, su funcionalidad y utilidad educativa están directamente ligados a la intervención del docente, la formación digital que reciba y el fomento activo de la capacidad crítica de los estudiantes.

Entre los beneficios fundamentales destacan la personalización del aprendizaje junto con un feedback inmediato, un aumento evidente en la autonomía y la motivación intrínseca de los estudiantes y la mejora de habilidades relacionadas con la expresión escrita, el vocabulario y la exposición a la lengua. Por otra parte, la IAG facilita la inclusión, al responder a los diferentes ritmos de aprendizaje que se presentan en un grupo-clase.

Por otro lado, se observan riegos significativos que demandan una gestión activa. Estos incluyen la probabilidad de que se genere una adicción a la tecnología que disminuya la capacidad de pensamiento crítico; la posibilidad de plagio y falta de autenticidad de los proyectos de los estudiantes; la existencia de sesgos algorítmicos y las deficiencias culturales propias de la IA; y, por último, la desigualdad en el acceso a los recursos tecnológicos y la conectividad, lo que agrava las diferencias educativas y sociales.

La integración exitosa y operativa de la IAG en el área de inglés en España demanda que se pongan en marcha medidas educativas firmes, que implementen una formación obligatoria en AI para el profesorado y el desarrollo de la capacidad crítica digital en los estudiantes. La IAG no busca ocupar el lugar del docente, sino transformar su enfoque, asumiendo las labores de facilitador, selección de materiales y recursos y conductor de las actividades formativas potenciadas por la tecnología. En definitiva, la clave del éxito reside en encontrar un equilibrio entre la tecnología y una metodología centrada en el ser humano. De esta manera, se garantiza que la adquisición de la lengua extranjera conserve su carácter comunicativo, inclusivo y significativo para el alumnado.

Libros

• Byram, M. (2021): Teaching and assessing intercultural communicative competence. Bristol: Multilingual Matters.
• Dörnyei, Z. (2021): Motivational dynamics in language learning. Cambridge: Cambridge University Press.
• Holmes, W., Bialik, M. & Fadel, C. (2022): Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
• Luckin, R. (2022): Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. Londres: UCL Press.
• Reinders, H. (2020): Technology and second language learning: The role of self-regulation. Londres: Routledge.

Revistas

• Godwin-Jones, R. (2023): “AI in language learning: Opportunities and cautions.” Language Learning & Technology, Vol. 27, pp. 1–10.
• Li, S. & Hiver, P. (2023): “AI-assisted language learning and learner autonomy.” ReCALL Journal, Vol. 35, pp. 67–85.
• Marín, V., Negre, F. & Díaz, J. (2022): “Competencia digital docente en educación primaria: desafíos actuales.” RED. Revista de Educación a Distancia, Vol. 22, pp. 1–20.
• Marín, V., et al. (2023): “Inteligencia artificial y formación del profesorado: estado de la cuestión.” Revista Complutense de Educación, Vol. 34, pp. 451–470.
• Wang, Y. & Vasquez, C. (2023): “ChatGPT in language education: A double-edged sword?” Educational Technology Research and Development, Vol. 71, pp. 2091–2110.

Links

• España. Ministerio de Educación y Formación Profesional (2022). Ley Orgánica 3/2020, de 29 de diciembre, por la que se modifica la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación (LOMLOE). Consultado en https://www.boe.es/eli/es/lo/2020/12/29/3
• Redecker, C. (2017): European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Consultado en https://joint-research-centre.ec.europa.eu/digcompedu_en
• UNESCO. (2023): Guidance on the ethical use of artificial intelligence in education. Consultado en https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455