En el marco del Día del Estudiante, Eduardo Cazenave, filósofo y educador, analizó en Radio Up los desafíos que atraviesa la educación frente al avance de la inteligencia artificial (IA). La conversación giró alrededor de una pregunta cada vez más presente en escuelas y universidades: cómo estudiar y aprender en un contexto en el que una herramienta puede resumir un libro, explicar un concepto o elaborar un trabajo en cuestión de segundos.
Para Cazenave, el primer punto consiste en diferenciar estudiar de aprender. Mientras aprender puede suceder incluso sin una acción deliberada, estudiar implica esfuerzo, disciplina, constancia y un método. “No hay edad para aprender. Para mí, aprender es estar vivo. Dejás de aprender cuando te meten en el cajón”, expresó.
Sin embargo, señaló que estudiar requiere una acción concreta. También cuestionó la idea de que exista una única metodología válida para todos los estudiantes y para todas las materias.
“La metodología del estudio debería ser propia de cada materia y además no es igual: no se estudia igual distintas materias y no somos iguales en la forma de estudiar”, explicó.
En ese sentido, destacó que cada persona puede tener distintas formas de incorporar conocimientos, ya sea a través de la memoria visual, oral o mediante la práctica. Incluso recordó que determinadas actividades aparentemente vinculadas con copiar o resumir podían terminar favoreciendo la fijación del conocimiento.
El problema de estudiar solamente para aprobar
Uno de los ejes centrales de la reflexión fue la diferencia entre aprender y aprobar. Cazenave advirtió que muchas veces el sistema educativo termina premiando el resultado inmediato de una evaluación antes que la incorporación efectiva del conocimiento.
“El objetivo es aprender, el estudio es el entrenamiento para aprender. Lamentablemente muchas veces el premio que se busca no es aprender, sino pasar, decir ‘aprobar’, y lo aprendido se borra rápidamente”, sostuvo.
Para explicar esa situación utilizó una expresión provocadora: habló de “bulímicos del aprendizaje”, en referencia a estudiantes que incorporan grandes cantidades de información para un examen y luego la olvidan rápidamente.
Según planteó, el fenómeno puede observarse cuando un alumno obtiene una buena calificación y, pocos días después, ya no puede explicar aquello que supuestamente había aprendido.
“La alimentación y el aprendizaje están cerca, porque una vez que yo aprendí algo, ya es parte mía. Estoy nutrido de eso”, explicó.
Desde esa mirada, el aprendizaje no debería limitarse a acumular información, sino generar una apropiación que permita utilizar los conocimientos posteriormente.
Matemática, memoria y comprensión
Durante la entrevista también apareció una crítica a determinadas formas tradicionales de enseñar contenidos. Cazenave recordó su propia experiencia con Matemática, una de las materias que más dificultades le generaba, y cuestionó que durante mucho tiempo ciertos conceptos fueran enseñados sin explicar para qué servían.
Puso como ejemplo la utilización de la diagonal para medir una pantalla y el concepto de hipotenusa, para señalar que comprender la aplicación concreta de un conocimiento puede facilitar su incorporación.
“Creo que la matemática hay que entenderla. Una vez que la entendiste, hiciste ‘Eureka’”, resumió.
Para el educador, el problema aparece cuando se prioriza la memorización de fórmulas sin comprender cómo se construyeron o qué problema permiten resolver.
La misma lógica, sostuvo, puede trasladarse a otras disciplinas. En Historia, por ejemplo, no alcanzaría con recordar fechas y acontecimientos si no se logra comprender los procesos que los explican.
La lectura frente a la velocidad de la IA
Otro de los puntos centrales fue la pérdida de profundidad en los hábitos de lectura. Cazenave sostuvo que actualmente existe una tendencia hacia contenidos simples, rápidos y breves, en un contexto donde las herramientas digitales permiten obtener respuestas inmediatas.
En ese escenario, la inteligencia artificial puede convertirse en una ayuda, pero también puede quitarle al estudiante parte del proceso intelectual que antes debía realizar por sí mismo.
Uno de los ejemplos mencionados durante la entrevista fue el resumen automático de un texto. Cuando una persona le pide a una IA que identifique la idea principal, explicó, esa tarea deja de ser realizada por el propio estudiante.
“Cuando vos le pedís a la IA que te resuma, la idea principal te la buscó la IA, no vos”, planteó.
Por eso consideró necesario recuperar el valor de la lectura profunda, incluso frente a textos extensos.
También remarcó la importancia del ejemplo dentro de las familias y las escuelas. “Primero el ejemplo. Yo digo que mis hijas no van a leer si no me ven leyendo. No van a leer si no ven disfrutando”, sostuvo.
Al mismo tiempo, aclaró que existen diferencias entre la lectura vinculada al estudio y aquella que surge de un interés personal. En su caso, señaló que utiliza la IA para encontrar información y localizar fuentes, pero luego recurre a esas fuentes para leerlas directamente.
La inteligencia artificial como herramienta y no como reemplazo del pensamiento
Cazenave se definió como una persona “muy pro IA”, aunque estableció una condición: la herramienta no debe reemplazar el pensamiento humano.
“El tema es que la IA no reemplace tu pensamiento. Que la IA potencie, que la IA te pregunte”, afirmó.
Durante la entrevista relató una experiencia personal en la que utilizó una herramienta de IA para ordenar ideas propias. El sistema comenzó a incorporar autores y referencias que él no había solicitado ni leído.
La situación le planteó una cuestión vinculada con la honestidad intelectual. Si una herramienta recomienda un autor o una bibliografía, explicó, el paso siguiente debería ser leer ese material antes de incorporarlo como propio.
“Si te parece que eso me incorpora, pasámelos, los voy a leer. Vuelvo en dos días y te digo: ‘Lo leí, este no me gustó, no aplica, este sí’. Pero entonces es honesto”, explicó.
Para Cazenave, allí aparece una diferencia fundamental entre utilizar la IA como herramienta de apoyo y delegar completamente la elaboración de un trabajo.
El desafío de evaluar cuando la IA puede hacer los trabajos
El avance de la inteligencia artificial también obliga a revisar cómo se evalúa a los estudiantes.
Durante la entrevista se mencionó el caso de un docente que incorporó deliberadamente la palabra “Madagascar” en blanco dentro de una consigna para detectar si sus alumnos utilizaban inteligencia artificial sin leer el contenido. Según el relato, la palabra terminó apareciendo en numerosos trabajos fuera de contexto.
Más allá de ese caso, Cazenave señaló que el verdadero problema no está únicamente en detectar si un alumno utilizó IA, sino en preguntarse qué se está evaluando.
“Si yo lo que te estoy dando es un trabajo que, en definitiva, la IA lo puede resolver y cada vez va a ser más difícil de elucidar, lo que tengo que hacer yo como docente es pensar qué te tengo que preguntar. Tengo que repensar cómo te voy a evaluar”, sostuvo.
En ese sentido, consideró que están cobrando mayor importancia las instancias orales, las preguntas abiertas y la posibilidad de que el estudiante explique, relacione y defienda sus propias ideas.
“Contame esto que me trajiste. Profundicémoslo en dos minutos y te das cuenta si lo leí”, ejemplificó.
Del contenido a la capacidad de pensar
Para Cazenave, la incorporación de IA puede obligar al sistema educativo a poner el foco en habilidades que exceden la acumulación de información.
Planteó que un estudiante puede recurrir a una herramienta para obtener datos, pero la diferencia estará en su capacidad para interpretarlos, relacionarlos, cuestionarlos y utilizarlos.
Como ejemplo, imaginó una enseñanza diferente de figuras históricas como Sócrates. En lugar de limitarse a estudiar su biografía, una consigna podría preguntar qué lugar ocuparía Sócrates en la sociedad actual, quiénes serían hoy los sofistas o qué problemas contemporáneos podrían ser analizados desde su pensamiento.
La misma lógica podría aplicarse a figuras como San Martín: más que repetir datos biográficos, el desafío estaría en utilizar esos conocimientos para pensar escenarios y problemas actuales.
“Yo creo que la IA nos da una oportunidad, una herramienta que va a reemplazar la mirada solo en el contenido, pero que va a dar una vuelta al humanismo”, sostuvo.
Según su planteo, si la IA puede resolver cada vez mejor las tareas vinculadas con la información, el aporte diferencial de una persona estará precisamente en aquello que puede aportar desde su experiencia, criterio, sensibilidad y capacidad de pensamiento.
El regreso de los exámenes que obligan a razonar
Cazenave también recordó los antiguos exámenes “a libro abierto”, una modalidad que generaba temor porque obligaba a construir una respuesta a partir de los materiales disponibles.
La diferencia, explicó, es que tener el contenido delante no significaba copiarlo, sino comprenderlo y utilizarlo para elaborar una respuesta.
Desde esa perspectiva, la presencia de la inteligencia artificial podría llevar a recuperar modalidades de evaluación en las que el contenido esté disponible, pero el estudiante tenga que demostrar qué puede hacer con él.
“El aprendizaje no es solo contenido. El contenido es una excusa, es el medio para aprender otras cosas”, señaló.
Aclaró, de todos modos, que esto no significa restarle importancia al conocimiento. Consideró necesario conocer la propia historia, comprender los procesos sociales y saber qué ocurrió antes para poder interpretar el presente.
El desafío estaría en pasar de la acumulación de nombres y fechas a la comprensión de relaciones, procesos y conceptos.
Repensar la escuela frente a la inteligencia artificial
Para Cazenave, el avance de la IA representa una oportunidad para discutir nuevamente qué se enseña, cómo se enseña, qué significa aprender y cómo deberían evaluarse los aprendizajes.
También planteó que la respuesta no necesariamente debería ser idéntica para todas las escuelas.
Su propuesta apunta a que el Estado establezca objetivos y evalúe resultados, pero permita que las instituciones desarrollen diferentes estrategias pedagógicas y comparen sus resultados.
“Si las personas no somos todas iguales, los colegios no son todos iguales. Entonces la diversidad que estamos pidiendo en el aula también pasémosla al sistema”, sostuvo.
En ese esquema, diferentes escuelas podrían probar distintas formas de incorporar la IA y evaluar cuáles producen mejores resultados de aprendizaje. Aquellas experiencias que funcionen podrían luego ser conocidas y adaptadas por otras instituciones.
“Que el Día del Estudiante festejemos el estudio y no solo la aprobación”
Hacia el final de la entrevista, Cazenave sintetizó su mirada en una cuestión que atraviesa todo el debate: la necesidad de recuperar el valor del estudio y del aprendizaje.
Consideró que durante años las políticas educativas argentinas pusieron un fuerte énfasis en garantizar la permanencia de los alumnos dentro de las escuelas. El desafío actual, según su perspectiva, consiste en avanzar desde la presencia hacia el aprendizaje efectivo.
“Hoy es hora de decir: ya están, bien o mal, como fuera. Bueno, pero hagamos que aprendan”, planteó.
Para lograrlo, sostuvo que será necesario discutir nuevamente qué conocimientos deben incorporarse, qué habilidades deben desarrollarse, cuáles son las mejores formas de estudiar y qué papel debe ocupar la tecnología.
En ese escenario, la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta que facilite el acceso al conocimiento, pero también en un desafío para una educación que deberá encontrar nuevas maneras de enseñar a pensar. “Que en el Día del Estudiante festejemos el estudio y no solo la aprobación”, concluyó Cazenave.
Día del Estudiante: hoy habrá una jornada recreativa en el Complejo Costa Sur https://t.co/YszQbgNJYM pic.twitter.com/PYc7jRbjaY
— Radio Up (@radioupar) September 21, 2026
