Evolución de la taxonomía de Bloom en la Era de la inteligencia artificial

La Taxonomía de Bloom, desarrollada por Benjamin Bloom en 1956 y revisada posteriormente por sus discípulos Lorin Anderson y David R. Krathwohl en 2001, es un marco ampliamente utilizado en la pedagogía para identificar las habilidades cognitivas que los estudiantes deben desarrollar. Tradicionalmente, la taxonomía se ha organizado en seis niveles de complejidad cognitiva: Recordar, Comprender, Aplicar, Analizar, Evaluar y Crear. Sin embargo, la aparición de las IA generativas ha planteado la necesidad de actualizar esta taxonomía para reflejar las nuevas realidades de la educación digital.

Impacto de las IA generativas

Las IA generativas representan un cambio significativo en cómo utilizamos la tecnología digital. Estas herramientas avanzadas no solo realizan tareas previamente reservadas para los humanos, sino que también colaboran de manera activa en procesos creativos y analíticos. Este cambio requiere una reevaluación de cómo definimos y aplicamos los objetivos de aprendizaje.

Nueva taxonomía de Bloom en la Era de la IA

La taxonomía de Bloom, una herramienta fundamental en el ámbito educativo, ha sido adaptada para integrar las capacidades de las IA generativas. Esta actualización destaca nuevas acciones y habilidades que son cruciales para el trabajo conjunto entre humanos y tecnologías avanzadas. A continuación, se detalla cómo cada nivel de la taxonomía ha evolucionado para aprovechar estas nuevas herramientas.

Recordar

• Definir: Identificar la herramienta más adecuada para una tarea específica. Con la amplia variedad de herramientas disponibles, es fundamental seleccionar la que mejor se adapte a las necesidades del usuario.

• Formular: Formular una demanda simple empleando lenguaje natural (prompting). Las IA generativas permiten interactuar de manera más intuitiva y eficiente mediante comandos de lenguaje natural.

Comprender

• Definir: Definir con precisión lo que queremos obtener de una búsqueda. Clarificar los objetivos y los parámetros específicos que guiarán la búsqueda de información.

• Refinar: Refinar una demanda o prompt. Ajustar y mejorar las consultas iniciales para obtener resultados más precisos y relevantes.

• Ofrecer: Ofrecer contexto y ejemplos. Proveer ejemplos claros y un contexto adecuado para facilitar la comprensión y el análisis por parte de la IA.

Aplicar

• Integrar: Integrar diferentes herramientas. Utilizar múltiples herramientas tecnológicas de manera complementaria para abordar tareas complejas.

• Integrar Estrategias: Integrar estrategias diversas para optimizar la utilización de herramientas y recursos digitales.

• Operar: Operar mediante el diálogo. Utilizar interfaces conversacionales para interactuar con herramientas y sistemas de manera más natural y efectiva.

• Compartir: Compartir archivos que son objeto de la tarea. Facilitar la colaboración y el intercambio de información a través de plataformas digitales.

Analizar

• Movilizar: Movilizar recursos, acudiendo a más de una fuente para obtener información y perspectivas variadas.

• Revisar: Revisar resultados obtenidos para asegurar su precisión y relevancia.

• Ser Conscientes: Ser conscientes de que el resultado puede ser erróneo o sesgado. Identificar y mitigar posibles errores o sesgos en los resultados generados por la IA.

• Contrastar: Contrastar resultados con múltiples fuentes y referencias para validar la información.

Evaluar

• Validar: Validar, elegir o descartar resultados según su calidad y pertinencia.
• Identificar: Identificar errores en los resultados y procesos, aplicando pensamiento crítico.
• Utilizar: Utilizar el pensamiento crítico para evaluar la fiabilidad de la información.
• Hacer Pruebas: Realizar pruebas de ensayo y error para mejorar los procesos y resultados.
• Mejorar: Mejorar aplicaciones existentes mediante la retroalimentación y la actualización continua.
• Alimentar: Alimentar el modelo con nuevos datos para cubrir lagunas y mejorar su desempeño.

Crear

• Planificar: Planificar acciones para obtener un resultado deseado, estableciendo objetivos claros y estrategias detalladas.
• Trazar: Trazar estrategias de creación innovadoras para el desarrollo de nuevos productos o ideas.
• Generar: Generar nuevas aplicaciones y usos de tecnologías existentes, explorando su potencial creativo.
• Combinar: Combinar herramientas, instrucciones y resultados de manera sinérgica para crear soluciones novedosas.
• Concebir: Concebir un resultado, imaginando y diseñando posibles soluciones y productos.
• Conducir: Conducir el proceso creativo de principio a fin, asegurando una gestión eficaz del proyecto.
• Integrar: Integrar descubrimientos y resultados no esperados en el proceso creativo, adaptándose a nuevas informaciones y oportunidades.
• Diseñar: Diseñar instrucciones complejas (prompting design) que optimicen la interacción con IA generativas, facilitando la obtención de resultados precisos y útiles.

Implicaciones para la Educación

La integración de las IA generativas en la educación plantea un cambio en la forma en que los educadores abordan el proceso de enseñanza-aprendizaje. Estas herramientas permiten a los estudiantes no solo acceder a información de manera más eficiente, sino también participar activamente en la creación y evaluación de nuevos conocimientos. Además, fomenta habilidades críticas como el pensamiento crítico, la creatividad y la capacidad de adaptación a nuevas tecnologías.

En conclusión, la evolución de la Taxonomía de Bloom en la era de la inteligencia artificial refleja la necesidad de actualizar los objetivos de aprendizaje para preparar a los estudiantes para un mundo donde la colaboración con tecnologías avanzadas es cada vez más común. Este enfoque no solo enriquece el proceso educativo, sino que también equipa a los estudiantes con las habilidades necesarias para sobresalir en un entorno digital en constante cambio.

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