SLOW AI VS FAST AI: PENSAMIENTO REFLEXIVO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN EDUCACIÓN

La integración acelerada de herramientas de inteligencia artificial generativa en contextos educativos ha puesto de manifiesto una paradoja: el alumnado entrega productos aparentemente correctos sin haber comprendido, verificado ni internalizado el conocimiento que estos contienen. Frente a este fenómeno —que la literatura reciente denomina «pereza metacognitiva» (Fan et al., 2025)—, este simposio propone un marco de reflexión y acción pedagógica articulado en torno a la distinción entre pensamiento rápido (fast thinking) y pensamiento lento (slow thinking), tomando como referente teórico la teoría del procesamiento dual de Kahneman (2011). Las ponencias abordan el problema desde perspectivas complementarias. Ignacio Catalán examina desde la psicología los procesos cognitivos y emocionales que se producen en la interacción con la IA, incluyendo sesgos de atribución, confianza ciega por principio de autoridad y la anulación del pensamiento crítico por predominio del procesamiento heurístico del Sistema 1. Mireia Portero analiza cómo transformar al alumnado de consumidor pasivo en creador activo y crítico, mediante gamificación y metodologías activas orientadas al desarrollo de la metacognición. Jerónimo García propone integrar el enfoque Slow AI en los procesos de evaluación a través de Minecraft Education, diseñando situaciones de aprendizaje gamificadas donde la evaluación formativa prioriza procesos sobre resultados y la IA actúa como apoyo sin sustituir al aprendizaje. Agustina Merizzi presenta el paradigma de la «Slow AI» a través de la IA de autor de Smile and Learn, una infraestructura tecnológica diseñada con validación humana (human-in-the-loop) que garantiza que la optimización de tiempos docentes no comprometa la rigurosidad pedagógica. Eduardo Rubio examina cómo el aprendizaje-servicio intergeneracional —con materiales destinados a personas mayores de residencias— puede actuar como moderador de la delegación cognitiva, convirtiendo la tarea en una producción con propósito cívico real que activa la verificación y la justificación argumentativa. El simposio ofrece un enfoque aplicado y transferible, orientado a docentes e investigadores que buscan diseñar entornos de aprendizaje en los que la inteligencia artificial generativa actúe como andamiaje cognitivo y no como sustituto del pensamiento.

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EDUARDO RUBIO NUBLA

UNIVERSIDAD EUROPEA DE MADRID

Ponencias

IGNACIO CATALAN ULLATE

Psicólogo y Docente

Psicología y procesos cognitivos en la interacción con la IA

IGNACIO CATALAN ULLATE

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Psicología y procesos cognitivos en la interacción con la IA

El laberinto de una culpa sin dueño: sesgos, autoridad y sedentarismo cognitivo en la interacción con la IA generativa A diferencia de la IA tradicional, limitada a clasificar y analizar datos, la IA generativa produce contenido mediante modelos de aprendizaje profundo que emulan patrones humanos con resultados aparentemente coherentes. Esta apariencia de coherencia es, precisamente, la raíz del problema pedagógico que aborda este simposio: el usuario tiende a aceptar como válido lo que la máquina entrega, sin activar los mecanismos de verificación propios del pensamiento reflexivo. Esta ponencia analiza, desde la psicología, los fenómenos cognitivos y emocionales que se producen en dicha interacción. Por un lado, los fenómenos propios del sistema: las alucinaciones —deducciones falsas presentadas con coherencia formal— y los sesgos —distorsiones sistemáticas derivadas de datos de entrenamiento no representativos, errores históricos o decisiones de los programadores—. Por otro, y más relevante para el aula, los fenómenos que emergen en el usuario: la atribución a la IA del «principio de autoridad», que genera confianza ciega de un modo análogo al documentado por Milgram en su experimento clásico sobre obediencia; y la tendencia de los sistemas generativos a la validación y adulación del usuario, investigada por Cheng y colaboradores, con riesgos asociados de dependencia emocional y aislamiento. El fenómeno central, sin embargo, es el «sedentarismo cognitivo»: la delegación del esfuerzo intelectual en la IA generativa. En términos de Kahneman (2011), el usuario se instala en el Sistema 1 —rápido, heurístico, asociado a intuiciones y emociones positivas— y anula el Sistema 2, sede del juicio racional y el pensamiento crítico. El resultado es una progresiva atrofia de la memoria y la capacidad analítica. Comprender estos mecanismos psicológicos es condición previa para diseñar las respuestas pedagógicas slow que se proponen en el resto del simposio.

MIREIA PORTERO AYLAGAS

Máster Liderazgo y dirección de centros educativos

De consumidores a creadores: gamificación y metacognición frente a la pereza metacognitiva

MIREIA PORTERO AYLAGAS

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De consumidores a creadores: gamificación y metacognición frente a la pereza metacognitiva

De consumidores a creadores: gamificación y metacognición frente a la pereza metacognitiva El uso acelerado y automatizado de la inteligencia artificial generativa en el aula ha consolidado un patrón problemático: el alumnado entrega productos correctos en apariencia sin haber comprendido, verificado ni internalizado el conocimiento que contienen. Este fenómeno, descrito recientemente como «pereza metacognitiva» (Fan et al., 2025), constituye la expresión escolar del sedentarismo cognitivo y del predominio del Sistema 1 sobre el Sistema 2 (Kahneman, 2011). Ante este reto, la presente ponencia plantea la necesidad de transitar del fast thinking al slow thinking, promoviendo un uso crítico, consciente y creativo de la IA generativa. La propuesta se concreta en prácticas educativas fundamentadas en estrategias de gamificación y metodologías activas, diseñadas para que el alumnado deje de ser consumidor pasivo de respuestas y se convierta en creador activo de conocimiento. Se presentan dinámicas de aula orientadas a tres operaciones cognitivas clave: contrastar la información generada por la IA con fuentes independientes, reformular sus respuestas en función de un propósito y un destinatario, e identificar sesgos y errores en lo producido. A partir de estas operaciones, el alumnado elabora productos propios con sentido, no meros entregables. El eje pedagógico de la propuesta es el desarrollo de la metacognición y la toma de decisiones fundamentadas, factores que la investigación reciente identifica como protectores frente a la delegación cognitiva. La gamificación opera aquí no como recurso motivacional superficial, sino como estructura que ralentiza el proceso, hace visibles las decisiones del alumnado y abre espacio para la reflexión sobre el propio aprendizaje. Se incorporan asimismo estrategias para promover un uso ético y responsable de la herramienta. La comunicación ofrece un enfoque práctico y transferible que sitúa la IA como andamiaje cognitivo —en línea con el marco común del simposio— no como sustituto del pensamiento.

JERO GARCÍA SÁNCHEZ

letcraft educación

Evaluar el proceso, no el atajo: Slow AI, gamificación y Minecraft Education

JERO GARCÍA SÁNCHEZ

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Evaluar el proceso, no el atajo: Slow AI, gamificación y Minecraft Education

La irrupción de la inteligencia artificial generativa en educación ha tensionado especialmente uno de los componentes más sensibles del proceso pedagógico: la evaluación. Cuando el producto final puede generarse en segundos mediante una herramienta automatizada, evaluar resultados deja de ser un indicador fiable del aprendizaje. Esta ponencia propone afrontar dicha tensión desde la distinción entre Fast IA —uso acelerado, acrítico y centrado en el producto— y Slow IA —uso consciente, pedagógico y centrado en el proceso—, en consonancia con la dualidad Sistema 1 / Sistema 2 (Kahneman, 2011) que vertebra este simposio. La propuesta integra el enfoque Slow IA en los procesos de evaluación a través de los videojuegos y las técnicas de gamificación, con Minecraft Education como entorno principal. Partiendo de experiencias prácticas en el aula, se mostrará cómo diseñar situaciones de aprendizaje gamificadas en las que la evaluación formativa prioriza explícitamente el proceso sobre el resultado: las decisiones tomadas por el alumnado, las iteraciones realizadas, las justificaciones aportadas y las revisiones efectuadas se convierten en evidencias evaluables tan relevantes como el producto final. La retroalimentación se diseña, asimismo, para activar el Sistema 2: cuestiona, devuelve preguntas y obliga a argumentar. En este modelo, la IA educativa actúa como apoyo del aprendizaje —ofreciendo andamiajes, pistas o recursos adaptados—, pero nunca como sustituto del trabajo cognitivo del alumnado. La gamificación funciona como dispositivo de ralentización que hace visible lo que habitualmente queda oculto en la evaluación de resultados: el camino recorrido, los errores productivos y las decisiones reflexivas. La propuesta conecta directamente con el marco del simposio, ofreciendo un ejemplo concreto y transferible de cómo el alumnado puede desarrollar competencias, tomar decisiones y reflexionar sobre su propio aprendizaje en entornos donde la IA generativa es herramienta, no atajo.

AGUSTINA MERIZZI

SMILE AND LEARN

Slow AI e IA de autor: AInara y el modelo human-in-the-loop como infraestructura docente

AGUSTINA MERIZZI

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Slow AI e IA de autor: AInara y el modelo human-in-the-loop como infraestructura docente

Frente a la inmediatez y opacidad de los modelos genéricos de IA generativa —principal vector de la pereza metacognitiva y del predominio del Sistema 1 en el aula (Kahneman, 2011; Fan et al., 2025)—, esta ponencia examina la integración de la IA de autor bajo el paradigma de la Slow AI. Una IA alineada con el Sistema 2: deliberativa, lógica, validable y orientada al razonamiento profundo, del alumnado y del docente. Se presenta AInara, la IA de autor desarrollada por Smile and Learn, como ejemplo de infraestructura tecnológica diseñada específicamente para la validación humana (human-in-the-loop). A diferencia de los modelos generalistas, AInara incorpora la supervisión pedagógica en su propio diseño: los contenidos se construyen sobre bases curadas, se contrastan con criterios pedagógicos explícitos y permiten la intervención del docente en puntos clave del proceso. Este enfoque garantiza que la optimización del tiempo docente —legítima y necesaria— no se traduzca en un sacrificio de la rigurosidad ni de la integridad de los contenidos. La ponencia analiza cómo este tipo de herramientas especializadas permite incorporar la IA generativa de manera responsable, funcionando como andamiaje que potencia el criterio docente en lugar de sustituirlo, en plena consonancia con el marco compartido por el simposio. Centrarse en un diseño instruccional consciente y en el conocimiento profundo de la herramienta convierte a la IA de autor en una vía especialmente sólida para la personalización del aprendizaje y la inclusión educativa de alumnado diverso. El objetivo último es demostrar que la adopción de tecnologías creadas con intencionalidad educativa explícita es la transición digital más coherente con ética, criterio y basado en la evidencia. La siguiente ponencia del simposio ofrecerá un caso de uso de esta herramienta en un contexto de aprendizaje-servicio intergeneracional.

EDUARDO RUBIO NUBLA

UNIVERSIDAD EUROPEA DE MADRID

Aprendizaje-servicio intergeneracional frente a la pereza metacognitiva: creación de historias de vida con IA para residentes mayores

EDUARDO RUBIO NUBLA

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Aprendizaje-servicio intergeneracional frente a la pereza metacognitiva: creación de historias de vida con IA para residentes mayores

Esta ponencia presenta resultados exploratorios de una investigación doctoral en curso, de diseño cualitativo, sobre el aprendizaje-servicio intergeneracional mediado por inteligencia artificial generativa como contexto pedagógico para contrarrestar la delegación cognitiva y la pereza metacognitiva descrita en la literatura reciente. La premisa de partida es que, cuando la tarea educativa tiene un destinatario real —en este caso, personas mayores institucionalizadas— y un propósito cívico explícito, pueden intensificarse procesos de verificación, justificación argumentativa, adaptación comunicativa y cuidado del producto que no siempre emergen en usos escolares más instrumentales de la IA. Durante el curso 2025-2026, en el marco del proyecto eTwinning «Voces del Agua Inclusivas» y de los Premios AInara II, alumnado de 4.º ESO ha trabajado la reminiscencia con residentes de la Casa de la Misericordia de Pamplona mediante la co-creación de historias de vida en torno a la memoria del agua. La propuesta integra deliberadamente tres herramientas: AInara, IA de autor de Smile and Learn, para la generación de materiales inclusivos validados pedagógicamente; Canva, para la composición visual accesible; y Edpuzzle, para la interacción audiovisual. La combinación de estas herramientas obliga al alumnado a contrastar, reformular y adaptar los contenidos a un destinatario vulnerable y reconocedor, lo que puede funcionar como dispositivo de “IA lenta”: un uso de la tecnología orientado a la deliberación, la trazabilidad y la responsabilidad comunicativa (slow thinking, en términos de Kahneman, 2011). La ponencia se centra en el diseño y los primeros indicios derivados de la sesión de cierre del 28 de mayo de 2026, abordada como estudio de caso exploratorio. A partir de la observación etnográfica del encuentro intergeneracional y de instrumentos cualitativos complementarios, se analiza el sentido que alumnado y residentes atribuyen a la tarea, la reciprocidad percibida y los indicios de reactivación lingüística y biográfica que emergen en la creación compartida de historias de vida. Esta sesión constituye el estudio piloto de la tesis doctoral del autor y permite refinar el enfoque, las categorías de análisis y los instrumentos del trabajo de campo principal, previsto para el curso 2026-2027.