Estoy en Sídney.

Ayer y hoy he tenido la oportunidad de ir a https://iccsydney.com.au/events/edutech-au/ gracias a la generosidad de un par de amigos que me dieron una invitación e intenté aprender todo lo posible.

Lo primero es que hace mucho tiempo que no iba así a un evento y en mis buenos tiempos de congresos –y los buenos de Twitter (que no, no es lo mismo que X, aunque fuese donde crearon eso) – y tuve la necesidad de tomar notas como lo hacía antes (en tuits), pero esta vez lo he hecho en Open Vibe, aprovechando para publicar y compartir a la vez en BlueSky y Mastodon. Pero además, y como siempre, he hecho fotos de las diapos que me llaman la atención y que me interesaban… problema… el de siempre, se me da mal tomar notas y revisar lo que veo y me llama la atención… así que he decidido pedir a uno de los asistentes de IA que me ayuda de vez en cuando que, basándose en mis mensajes en bluesky –que le he pegado  en burto– y mis fotos, hiciera un resumen y tras, un par  (o 6) iteraciones con el asistente para que no pensara sino que solo organizase mis comentarios y pensamientos reflejados en mis mensajes y fotos,  he conseguido algo que creo que me va a ayudar como notas y para el futuro. Lo comparto con vosotros por si a alguien le sugiere cosas…

EDUtechAU 2026 – Notas provisionales para seguir pensando

Una sensación recurrente: ¿estamos redescubriendo viejos problemas?

En varios momentos del congreso tuve la sensación de estar escuchando ideas que me resultaban familiares. Muchas de las discusiones sobre personalización, agencia, aprendizaje adaptativo o diseño centrado en el estudiante evocaban debates que ya aparecieron en torno a los PLE, el aprendizaje conectado o incluso algunas discusiones de la Web 2.0. No necesariamente como repetición, pero sí como una reformulación de preguntas conocidas en un contexto tecnológico distinto.

La pregunta no es tanto si estas ideas son nuevas, sino qué cambia cuando las herramientas capaces de producir texto, imágenes, código o recomendaciones están permanentemente disponibles.

Agencia, regulación y diseño educativo

La agencia fue probablemente el concepto más repetido durante el congreso. Sin embargo, no siempre quedó claro que los distintos ponentes estuvieran hablando de lo mismo.

Una de las contribuciones más interesantes fue el llamado Agency Paradox, que plantea que el uso de IA parece depender menos de características individuales de los estudiantes y más de cómo perciben el diseño del curso y de la evaluación. La idea de que estudiantes similares, utilizando las mismas herramientas, actúan de manera diferente según lo que creen que se valora en una asignatura desplaza la discusión desde la tecnología hacia el diseño educativo.

Esto conecta directamente con una pregunta que apareció en varias sesiones: ¿qué estamos recompensando realmente cuando evaluamos? Si el sistema premia principalmente productos, quizá no debería sorprendernos que los estudiantes utilicen herramientas orientadas a producir productos.

Evaluación, confianza y evidencia de aprendizaje

Gran parte de los debates sobre IA terminan desembocando en la evaluación.

Se discutieron detectores, declaraciones de uso de IA, mecanismos de verificación y nuevas formas de assessment. Sin embargo, lo más interesante no fue ninguna herramienta concreta, sino una cuestión más profunda: cómo evidenciar comprensión cuando producir respuestas es cada vez más sencillo.

Me llamó especialmente la atención la discusión sobre la confianza. En un análisis de políticas institucionales se observaba que muchas universidades exigen declaraciones, registros o evidencias del uso de IA, pero pocas afirman explícitamente que confían en sus estudiantes. La cuestión no es menor. Si nuestras políticas hablan continuamente de control y verificación, pero nunca de confianza, ¿qué modelo de relación educativa estamos construyendo?

Cognitive offloading y efectos cognitivos de la IA

Otro de los ejes más sugerentes fue la preocupación por los efectos cognitivos del uso de IA.

Aparecieron referencias a cognitive offloading, externalización de procesos mentales y evaluación del impacto cognitivo de las herramientas. La propuesta de una Cognitive Impact Assessment resulta particularmente interesante porque cambia el foco habitual del debate. En lugar de preguntarnos qué hace una herramienta con los datos, propone preguntarnos qué hace con el aprendizaje.

Esto abre una línea de trabajo que me interesa especialmente: identificar qué capacidades cognitivas estamos dispuestos a delegar y cuáles consideramos fundamentales para la formación humana. La cuestión no parece ser simplemente cuánto ayuda una herramienta, sino qué transforma en la forma de pensar de quienes la utilizan.

Metacognición híbrida y aprendizaje humano

La metacognición apareció constantemente, aunque a menudo bajo denominaciones diferentes.

Entre las ideas más interesantes estuvo la de hybrid metacognition: la capacidad de supervisar simultáneamente el propio razonamiento y el razonamiento generado por sistemas de IA. No se trata únicamente de pensar mejor, sino de aprender a colaborar cognitivamente con herramientas que producen sugerencias, explicaciones y decisiones.

Esta cuestión conecta con otro argumento recurrente: la IA no posee experiencia vivida del aprendizaje. Puede generar respuestas, sintetizar información o detectar patrones, pero no experimenta el proceso de aprender. Varias intervenciones insistieron en que cualquier reflexión sobre IA educativa debe partir de aquello que sigue siendo específicamente humano: la experiencia, el juicio, la motivación, la relación con otros y la construcción de significado.

Personalización, companions y autodirección

Las discusiones sobre personalización y AI companions estuvieron presentes en varios paneles.

Me resultó llamativo que buena parte de la conversación siguiera entendiendo la personalización como algo que realiza el sistema sobre el usuario. Apenas aparecieron referencias a formas de personalización dirigidas por el propio aprendiz. Esto vuelve a conectar con debates previos sobre autonomía, autodirección y entornos personales de aprendizaje.

La cuestión parece especialmente relevante cuando se habla de companions o sistemas diseñados para acompañar procesos de aprendizaje a largo plazo. La pregunta ya no es sólo qué pueden hacer estas herramientas, sino qué capacidades dejan de desarrollarse cuando asumen determinadas funciones.

Infraestructuras públicas y gobernanza

Una parte importante del congreso estuvo dedicada a experiencias institucionales de implementación de IA.

El caso de NSW EduChat resulta especialmente interesante como ejemplo de infraestructura pública. Más allá de las características técnicas del sistema, lo relevante es el énfasis en la gobernanza, la protección de datos, la seguridad y el control institucional. La discusión parece desplazarse progresivamente desde la pregunta sobre si utilizar IA hacia la pregunta sobre qué tipo de IA utilizar, quién la controla y bajo qué principios opera.

Personas cuyo trabajo merece seguimiento

Rose Luckin

Temas de interés:

• AI literacy.
• Cognitive offloading.
• Rights-based approaches to AI.
• Agency.
• Impacto cognitivo de la IA.

Referencias:

• Machine Learning and Human Intelligence.
• AI for School Teachers.
• The Skinny on AI for Education. https://www.educateventures.com/the-skinny

Jason Lodge

Temas de interés:

• Adaptive skills.
• Distributed cognition.
• Hybrid metacognition.
• Agency and regulation.
• Aprendizaje colaborativo y procesos de alto rendimiento.

Danny Liu

Temas de interés:

• Human-centred AI.
• Agencia.
• Diseño educativo.
• Personalización.

Sarah Prestridge

Temas de interés:

• Emotional engagement.
• Dimensión afectiva del aprendizaje online.

Artículo:

• Conceptualising Emotional Engagement in an Online Asynchronous Forum.

Referencias y recursos para revisar

• Castlereagh Statement https://castlereagh.ai
• Especial interés por:
  • redefinición de la persona educada;
  • reconceptualización de aprendizaje y evaluación;
  • tecnología al servicio de la pedagogía y la confianza.
  • Artificial Intelligence, Cognitive Offloading and Implications for Education
  • University of Technology Sydney.
  • The Skinny on AI for Education https://www.educateventures.com/the-skinny
  • Royal Society
  • Informes recientes sobre infancia, educación e inteligencia artificial.
  • Wonkhe
  • Trained to Stop Learning (2026).
  • Trabajos recientes sobre IA generativa y pensamiento crítico
  • Revisar las referencias citadas por Rose Luckin.

Preguntas para seguir trabajando

• ¿Qué significa realmente agencia en contextos mediados por IA?
• ¿Qué capacidades humanas queremos preservar, desarrollar o amplificar?
• ¿Qué efectos cognitivos produce el uso continuado de IA?
• ¿Cómo diseñar evaluación que premie razonamiento y no sólo producción?
• ¿Qué papel debería desempeñar la confianza en las políticas institucionales sobre IA?
• ¿Estamos observando transformaciones genuinamente nuevas o reconfiguraciones de debates anteriores sobre aprendizaje, autonomía y tecnología?

¿Que yo debería hacer el resumen? seguro, pero nunca lo hago, siempre he envidiado la maravillosa forma de tomar apuntes –y revisarlos– de mi querido Ismael Peña-Lopez… ¿ que la interacción con la IA me ha dado espacio para recuperar parte de esos pensamientos? sin duda… creo que mola… me gusta tener organizadas esas notas… y ahora puedo volver sobre ellas…  ah! y quedar a tomar café con esas personas.

Un ejercicio como otro cualquiera… pero aquí está.