Borgmann y la paradoja del dispositivo
Cuando confiamos tareas a dispositivos que nos ofrecen resultados sin darnos la oportunidad de entender o controlar el proceso, la teoría de Borgmann nos alerta acerca de la atrofia gradual de nuestras habilidades. Pero, ¿qué pasa cuando este paradigma se implementa exactamente en el campo en el que se desarrollan las habilidades humanas más básicas: la educación? El dilema de TrayectIA nos presenta esta pregunta en su versión más extrema.

Dilema 8.Borgmann y la paradoja del dispositivo
¿En qué consiste el progreso educativo cuando un dispositivo muestra ser más “efectivo” que las prácticas tradicionales de acuerdo con ciertos indicadores y, al mismo tiempo, atrofia habilidades humanas esenciales?
Históricamente, el ámbito de la educación ha sido el lugar ideal para las “prácticas focales”: espacios en los que la perseverancia, el error, la frustración y el esfuerzo no son impedimentos a eliminar, sino elementos fundamentales del proceso de aprendizaje. No obstante, la promesa de la inteligencia artificial educativa es precisamente mejorar este proceso al optimizarlo, hacerlo más eficiente y personalizado y hacerlo “más cómodo”. TrayectIA ejemplifica de manera ideal el dispositivo borgmanniano aplicado a la educación: se trata de una caja negra que proporciona resultados cuantificables superiores a cambio de falta de transparencia en el procedimiento.
La tensión entre dos perspectivas sobre el éxito educativo es lo que hace que este caso sea especialmente revelador. Por un lado, hemos logrado avances tangibles en habilidades cuantificables y una disminución importante de la desigualdad educativa, logros que ningún sistema tradicional había alcanzado a tal nivel. Por otro lado, notamos el deterioro de las capacidades metacognitivas, que son las que hacen posible que los alumnos se transformen en aprendices autónomos a lo largo del tiempo. ¿Podría ser que, mientras mejoramos las métricas, estemos erosionando la esencia misma de lo que significa el aprendizaje?
Este dilema nos lleva a plantearnos, en su contexto más crítico, la pregunta fundamental de Borgmann: ¿en qué consiste el progreso educativo cuando un dispositivo muestra ser más “efectivo” que las prácticas tradicionales de acuerdo con ciertos indicadores y, al mismo tiempo, atrofia habilidades humanas esenciales? No solo el futuro de TrayectIA, sino también nuestra comprensión acerca de qué significa educar en la época de la inteligencia artificial y el tipo de seres humanos que deseamos formar se decidirá con la respuesta que demos.
El Tutor Cognitivo Adaptativo TrayectIA es un sistema de inteligencia artificial implementado en el distrito escolar de una gran ciudad para la enseñanza de matemáticas y lectoescritura en educación primaria. Su objetivo declarado es “personalizar el aprendizaje maximizando la adquisición de competencias básicas”. TrayectIA utiliza algoritmos de aprendizaje por refuerzo para adaptar continuamente la dificultad y el estilo de los ejercicios a cada estudiante, entregando retroalimentación inmediata y caminos de aprendizaje optimizados. Opera como un “dispositivo” educativo perfecto: el niño interactúa con una tableta donde los ejercicios aparecen mágicamente adaptados a su nivel, sin que el profesor o el propio estudiante comprenda cómo se toman las decisiones pedagógicas.
Tras dos años de implementación, una evaluación exhaustiva revela resultados profundamente ambiguos:
- El lado positivo: Mejora del 28% en los resultados estandarizados de matemáticas y un 19% en lectoescritura respecto a grupos control. Reducción del 40% en la brecha de rendimiento entre estudiantes con diferentes niveles socioeconómicos en las competencias medidas. Aumento del 35% en el “compromiso superficial” (tiempo on-task) durante las sesiones con TrayectIA.
- El lado negativo: Emergencia de un “déficit de competencia metacognitiva”. Los estudiantes de TrayectIA muestran una caída del 45% en su capacidad para identificar cuándo no comprenden un concepto (monitoreo metacognitivo) y una reducción del 60% en su capacidad para elaborar estrategias alternativas cuando se enfrentan a un problema sin el tutor. Además, los profesores reportan una creciente “desprofesionalización”, sintiéndose convertidos en supervisores de un proceso pedagógico opaco que no controlan.
Un estudio independiente correlaciona el uso intensivo de TrayectIA con una significativa disminución de la curiosidad intelectual y la tolerancia a la frustración en contextos de aprendizaje no asistidos por IA. Un grupo de padres, alarmado por estos hallazgos, amenaza con una demanda colectiva exigiendo la retirada del sistema.
La supervisora del distrito escolar debe decidir el futuro del programa TrayectIA, bajo la presión de datos que muestran mejoras cuantitativas pero deterioro cualitativo en las competencias de aprendizaje profundas.
Opción A: Optimización del Dispositivo con Intervenciones Metacognitivas (Pragmatismo Instrumental)
Esta postura sostiene que los beneficios de TrayectIA (especialmente en equidad) son demasiado valiosos para abandonarlos. Propone mejorar el “dispositivo” incorporando módulos explícitos de entrenamiento metacognitivo desarrollados por pedagogos humanos. TrayectIA seguiría siendo el núcleo del aprendizaje, pero se le añadirían “pausas metacognitivas” guiadas y ejercicios específicos para desarrollar la conciencia del propio aprendizaje.
- Pros: Mantiene las ganancias en rendimiento estandarizado y equidad. Aborda el déficit de competencia de manera directa sin desmantelar el sistema. Es políticamente viable y se puede implementar rápidamente.
- Contras: Sigue externalizando la evaluación metacognitiva a un dispositivo, arriesgándose a que se convierta en otra habilidad “entrenada” pero no verdaderamente interiorizada. No resuelve la opacidad fundamental del sistema ni la desprofesionalización docente. Podría ser una solución cosmética.
Opción B: Reestructuración hacia un Modelo Híbrido Focal (Humanismo Borgmanniano)
Esta postura argumenta que el problema es estructural: la lógica del dispositivo es inherentemente erosiva para las competencias que pretende enseñar. Propone una reestructuración radical: TrayectIA se relegaría a una herramienta de práctica y ejercitación para después de que el aprendizaje fundamental haya ocurrido a través de “prácticas focales” pedagógicas dirigidas por humanos. Las lecciones centrales volverían a ser impartidas por profesores utilizando métodos que requieran esfuerzo cognitivo, tolerancia a la frustración y interacción social.
- Pros: Revitaliza la agencia del profesor y la competencia del estudiante. Preserva espacios para el desarrollo de habilidades metacognitivas auténticas a través de la práctica focal de la enseñanza y el aprendizaje. Aborda la raíz del problema filosófico.
- Contras: Podría revertir las ganancias en equidad, ya que la calidad de la práctica focal dependiente del profesor varía mucho entre aulas. Es costoso (requiere formación docente intensiva) y políticamente difícil de vender después de haber prometido los beneficios de la personalización automatizada. Podría percibirse como un paso atrás tecnológico.
La Opción A es enormemente insatisfactoria desde un punto de vista borgmanniano. Trata de arreglar un dispositivo que, debido a su propia naturaleza como caja negra optimizadora, socava la competencia que se propone enseñar. La metacognición no es un contenido adicional que se pueda “inyectar” por medio de módulos; es una práctica centrada que se desarrolla a través del vínculo pedagógico, la reflexión sobre el propio proceso de aprendizaje y el esfuerzo consciente. La Opción B, pese a estar filosóficamente alineada con Borgmann, es ingenua en su implementación pura porque pasa por alto tanto el impulso tecnológico como la necesidad de equidad que TrayectIA efectivamente enfrenta.
Sugiero una tercera alternativa: el modelo de dos capas con reservas focales, que se fundamenta en la idea borgmanniana de coexistencia consciente entre objetos y aparatos. Todas las nuevas habilidades conceptuales se incorporarían en “reservas focales”: sesiones sin pantallas que son dirigidas por el docente, en las cuales el aprendizaje requiere de reflexión metacognitiva explícita, debate entre compañeros y esfuerzo cognitivo.
La herramienta TrayectIA se utilizaría solamente para la práctica y el fortalecimiento de conceptos que ya se han adquirido en la capa focal. Ya no sería su tarea la enseñanza, sino el fortalecimiento.
Este modelo necesita que la interfaz docente de TrayectIA sea rediseñada desde cero. En vez de simplemente mostrar métricas de rendimiento, presentaría diagnósticos del proceso de aprendizaje: qué alumnos consideran que la práctica es muy difícil o fácil, lo cual le da al profesor el poder de intervenir con estrategias humanas. El dispositivo se utilizaría para facilitar el proceso de aprendizaje, no para entorpecerlo.
Simultáneamente, se capacitaría a los docentes en competencia digital crítica para que comprendieran las limitaciones de TrayectIA, interpretaran sus datos desde un enfoque pedagógico y promovieran prácticas focales en el aula de manera intencionada.
Esta solución no es una decisión entre el dispositivo y la cosa, sino que crea un ecosistema en el cual cada uno tiene un lugar determinado por su habilidad para mejorar la experiencia humana. La pedagogía está por encima de la tecnología, no al contrario. Se mantienen las ventajas de la equidad y la personalización; sin embargo, el núcleo del aprendizaje—la obtención de competencia metacognitiva y agencia intelectual—se resguarda de la lógica erosiva del dispositivo. No es la solución apagar la inteligencia artificial, sino establecer límites éticos claros para controlar su dominio.