El caso de Marcela, ya resuelto#
Marcela imparte tercer semestre de Arquitectura y Urbanismo. Cada semestre pide un proyecto de cuatro semanas sobre sostenibilidad urbana y el último grupo entregó láminas impecables que nadie supo defender en la exposición. Repartió el proyecto así:
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| Fase | Qué pide el estudiante a la IA | Qué comprueba por su cuenta | Qué entrega a Marcela |
|---|---|---|---|
| 1. Problema | Un escenario de barrio con datos plausibles (población, uso de suelo, transporte). | Qué variables del escenario son creíbles para un barrio real de Guadalajara. | El escenario reescrito, con dos variables cambiadas y la razón. |
| 2. Investigación | Un resumen de literatura sobre islas de calor urbanas. | Que cada referencia exista en Scholar o Scopus. | Una tabla de fuentes: verificadas, descartadas y por qué. |
| 3. Hipótesis | Objeciones a su propuesta («techos verdes reducen 3 °C la temperatura de la manzana»). | Cuáles objeciones se sostienen con las fuentes verificadas. | Dos versiones de la propuesta y una nota de qué cambió entre ellas. |
| 4. Presentación | Opciones para ordenar el guion y preguntas para revisar si la infografía se entiende. | Que puede explicar cada elemento sin mirar la conversación. | La exposición y una defensa de tres minutos con preguntas del grupo. |
Cambió una sola regla de calificación: la versión final pesa la mitad; la otra mitad son las tablas y notas de las fases 1 a 3. Con eso ve el recorrido, y el grupo sabe desde el día uno qué se le va a preguntar.
1. Qué cambia cuando la IA entra al ABP#
En el ABP tradicional, el estudiante define un problema, investiga, formula hipótesis, itera y presenta resultados. Esas fases siguen siendo las mismas; lo que cambia es a quién puede pedirle ayuda en cada una y qué tiene que comprobar por su cuenta antes de seguir adelante. Este sitio llama co-creación a ese trabajo conjunto. La expresión toma prestada la idea de agencement de Deleuze y Guattari (1987) —una composición que produce algo que sus partes por separado no producirían— como una analogía útil para nombrar el par estudiante-IA; aquellos autores escribieron sobre otra cosa y no describieron sistemas generativos.
En la práctica, lo que la IA aporta a cada fase es acotado:
- propone escenarios de problema más detallados de los que suele haber tiempo de redactar;
- responde a una hipótesis con objeciones tantas veces como haga falta, sin el costo social de pedírselas a un compañero;
- comenta versiones intermedias —un esquema, un borrador, un plano— en el momento en que se producen;
- deja un rastro escrito de lo pedido y lo recibido, que el estudiante puede resumir en una nota de decisiones.
Lo que la IA no puede hacer es decidir qué importa, qué se descarta y por qué. Eso sigue siendo responsabilidad del estudiante.
2. Las 4 fases del ABP asistido por IA#
La integración efectiva de la IA modifica sustancialmente el ciclo de vida del ABP. A continuación, detallamos cómo estructurar cada etapa.
Fase 1: Definición del problema y escenario#
El docente puede usar IA generativa para proponer un escenario disciplinar con datos ficticios. El estudiante comprueba si las variables son plausibles para su contexto, pide a la herramienta alternativas sólo para las variables que necesita revisar y reescribe el escenario con sus propias decisiones.
Ejemplo con Gemini:
Prompt: Actúa como consultor en salud pública. Genera un escenario de brote epidemiológico en una ciudad de 200,000 habitantes con estas condiciones: sistema de salud saturado, desinformación en redes sociales y una población con 40% de adultos mayores. Incluye datos ficticios pero plausibles.
El estudiante no usa el escenario tal cual: lo evalúa, lo modifica y decide qué variables conservar.
Fase 2: Investigación y búsqueda de fuentes#
La IA asiste en la búsqueda y síntesis de literatura, pero el estudiante opera como curador crítico.
Protocolo recomendado:
- El estudiante formula la pregunta de investigación antes de consultar la IA.
- Usa al menos dos modelos distintos (por ejemplo, Claude y DeepSeek) para contrastar las síntesis generadas.
- Verifica toda referencia bibliográfica en bases de datos.
- Documenta qué información aceptó, cuál rechazó y por qué.
El diagrama continúa hacia los lados. Desplázalo para leerlo completo; con teclado, usa las flechas al enfocarlo.
graph TD
A["Estudiante formula pregunta"] --> B["IA Generativa sintetiza"]
B --> C{"¿La fuente es verificable?"}
C -- "Sí" --> D["Integrar al marco teórico"]
C -- "No" --> E["Pedir a la IA citas exactas / Buscar en bases de datos"]
E --> F["Refinar pregunta y volver a iterar"]
Fase 3: Formulación de hipótesis e iteración (Tutor Socrático)#
La IA funciona como adversario epistémico: el estudiante le presenta su hipótesis y la IA la refuta, la cuestiona o la lleva a sus consecuencias lógicas.
Ejemplo con Claude:
Prompt: Soy estudiante de ingeniería ambiental. Mi hipótesis es que la reforestación con especies nativas reduce la erosión del suelo en un 60% en zonas semiáridas de Jalisco en un periodo de 5 años. Cuestiona esta hipótesis desde tres perspectivas: ecológica, económica y de implementación. Señala los supuestos no explícitos.
Ciclo recomendado:
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graph LR
A["Borrador"] --> B["Retroalimentación IA"]
B --> C["Revisión propia"]
C --> D["Retroalimentación de pares"]
D --> E["Versión final"]
En cada ciclo, el estudiante registra los cambios realizados y la justificación. Ese registro (qué cambió en cada versión y por qué) es lo que te permite ver el proceso, no sólo la versión final.
Fase 4: Presentación y comunicación#
La IA puede asistir en la preparación de piezas comunicativas (presentaciones, infografías, reportes), pero el estudiante debe poder explicar y defender cada decisión ante el grupo y el docente.
Regla clave: si el estudiante no puede explicar por qué incluyó algo en su presentación o reporte, ese elemento no debería estar ahí.
3. Qué recoger del recorrido, además de la entrega#
El riesgo del ABP tal como suele calificarse es que solo se mire la entrega final, que una IA puede producir entera la víspera. Por eso conviene recoger algo del recorrido, en la proporción que puedas leer y devolver.
Tres formas de recoger ese proceso, en orden de menor a mayor exigencia para el grupo:
- Nota de decisiones por fase. Dos o tres líneas: qué le pidió a la IA, qué hizo con la respuesta y por qué. No pidas el historial completo de la conversación: obliga a entregar material irrelevante y a veces personal, y no muestra mejor lo que la persona decidió.
- Defensa oral breve. Dos preguntas sobre una decisión concreta de su entrega: por qué la IA sugirió una cosa y por qué el estudiante entregó otra.
- Revisión de borradores. Comentar las versiones intermedias, no solo la entrega de la última semana.
4. Diseño del proyecto: lista de verificación para el docente#
Recorre tu proyecto con estas seis preguntas; donde la respuesta sea «no» o «no sé», ahí está la fase que conviene ajustar primero (Marcela empezó por la trazabilidad).
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| Elemento | Pregunta orientadora |
|---|---|
| Problema auténtico | ¿El problema tiene relevancia fuera del aula? |
| Rol de la IA | ¿En qué fases interviene la IA y con qué función? |
| Trazabilidad | ¿Cómo documentará el estudiante su interacción con la IA? |
| Qué se evalúa | ¿Se evalúa el proceso (versiones, decisiones) o solo la entrega final? |
| Transparencia | ¿Se requiere que el estudiante explicite cómo usó la IA? |
| Iteración | ¿Hay al menos dos ciclos de retroalimentación antes de la entrega final? |
5. Ejemplo práctico: diseñando el escenario (prompt docente)#
Como docente, también puedes usar la IA para preparar tu ABP partiendo de lo que quieres observar al final (diseño inverso). Este prompt separa rol, objetivo, contexto y estructura; funciona en cualquier asistente conversacional actual:
(Rol) Actúa como un experto en pedagogía activa y diseño instruccional universitario.
(Objetivo) Diseña el escenario inicial para un Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) sobre sostenibilidad urbana.
(Contexto) Mis estudiantes son de 3er semestre de Arquitectura y Urbanismo. El proyecto durará 4 semanas y deben usar IA para iterar sus planos.
(Estructura) Entrégame: 1. Un “Wicked Problem” (problema complejo sin solución obvia) como disparador. 2. Tres restricciones clave del proyecto. 3. Una tabla con el cronograma de 4 semanas, indicando en qué momento los estudiantes deben usar IA y para qué tarea específica.
Lecturas relacionadas#
- Para observar cómo una persona evalúa sugerencias y conserva la dirección del trabajo, ver la guía sobre la co-creación persona-IA.
- Para una plantilla de proyecto de 14 semanas — actividad propuesta para planificar un semestre completo con calendario, entregas y ponderación.
- Los principios de evaluación formativa con IA aplican directamente a la fase de iteración.
Recursos adicionales#
- PBLWorks — What is PBL? — Marco de referencia del Buck Institute para ABP
- UNESCO — AI competencies for educators — Competencias de IA para educadores
Referencias
- Deleuze, G., & Guattari, F. (1987). A thousand plateaus: Capitalism and schizophrenia. University of Minnesota Press.
- Krajcik, J. S., & Shin, N. (2014). Project-based learning. En R. K. Sawyer (Ed.), The Cambridge handbook of the learning sciences (2.ª ed., pp. 275–297). Cambridge University Press.
- Lam, S. F., Cheng, R. W., & Choy, H. C. (2010). School support and teacher motivation to implement project-based learning. Learning and Instruction, 20(6), 487–497. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2009.07.003
- Thomas, J. W. (2000). A review of research on project-based learning. Autodesk Foundation.