La irrupció de la intel·ligència artificial en l’educació ha obert un debat urgent. Serveix per aprendre millor o només per fer més ràpidament allò que abans exigia esforç? Ajuda els estudiants a créixer o els fa més dependents? És una eina per pensar o una manera sofisticada de deixar de pensar?

La qüestió de fons no és només si la IA pot millorar la productivitat educativa, sinó si pot fer-ho sense erosionar l’agència de l’estudiant. És a dir, sense treure-li la responsabilitat d’observar, interpretar, analitzar, decidir, sintetitzar i aprendre. En educació, una eina no és bona només perquè produeix millors resultats visibles. Ho és si ajuda a formar millor la persona que aprèn.

Aquesta distinció és essencial. La IA pot escriure textos, resumir lectures, preparar presentacions, generar idees o automatitzar tasques. Però aprendre no és simplement obtenir una bona resposta. Aprendre és transformar la manera com una persona comprèn un problema, construeix criteri i guanya capacitat per actuar amb autonomia.

Aquí apareix una paradoxa important. La IA pot ajudar molt, però també pot ajudar massa. És el que s’anomena la paradoxa de l’expertesa: com més poderosa és l’eina, més fàcil és que el principiant obtingui un resultat aparentment bo sense haver desenvolupat encara el criteri necessari per entendre’l, avaluar-lo o millorar-lo. L’estudiant pot lliurar un text correcte, un model convincent o una presentació brillant, però no necessàriament haver après a pensar millor.

Aquest és el gran risc educatiu de la IA: confondre producció amb aprenentatge. Per això la resposta no pot ser ni la prohibició nostàlgica ni l’entusiasme ingenu. La IA és massa poderosa, i massa instal·lada ja en la vida quotidiana dels estudiants, per pensar que n’hi ha prou amb prohibir-la o amb incorporar-la sense criteri. Ha vingut per quedar-se. La qüestió, per tant, és com dissenyar models educatius capaços d’integrar-la sense perdre allò que fa valuós l’aprenentatge: l’esforç, el criteri, la reflexió i l’agència de qui aprèn.

Però hi ha una altra dimensió que sovint queda fora del debat: la confiança que l’educació transmet. No una confiança buida o complaent, sinó aquella que neix quan l’estudiant comprèn millor el que fa, rep feedback útil i descobreix que pot avançar enmig de la incertesa.

Per entendre aquesta idea, val la pena recuperar el vell mite grec de Pigmalió. Segons la tradició, Pigmalió era un escultor que va crear una estàtua tan perfecta que se’n va enamorar. No veia en aquella pedra una simple forma immòbil, sinó una possibilitat. La va mirar com si ja contingués vida. I, finalment, Galatea, l’estàtua, es va despertar.

El mite és poderós perquè parla de les expectatives. La psicologia educativa va formular aquesta intuïció amb el nom d’efecte Pigmalió: les expectatives positives d’un docent poden influir en l’evolució d’un estudiant. No perquè el desig faci miracles, sinó perquè modifica la relació. El professor acompanya més, exigeix millor, ofereix més oportunitats i transmet una confiança que l’alumne pot acabar interioritzant.

La pregunta és inevitable avui: pot una intel·ligència artificial participar en aquest procés? I fins i tot intensificar-lo?

La resposta només pot ser afirmativa si entenem bé el seu paper. No parlem d’una IA que substitueixi el professor, ni d’una IA que decideixi per l’estudiant. Parlem d’una tecnologia capaç d’oferir feedback constant, adaptar-se al ritme de treball, plantejar preguntes, suggerir alternatives i ajudar l’estudiant a sostenir l’esforç quan encara no té una resposta clara. Però sempre dins d’un disseny pedagògic on l’estudiant continuï sent autor del seu aprenentatge.

Aquesta reflexió no és només teòrica. En el recent congrés 3E, celebrat a Bodø, Noruega, dedicat a l’educació emprenedora, es va presentar un treball sobre la possibilitat d’un efecte Pigmalió mediat per IA. En l’estudi, amb 101 estudiants, es va comparar un grup que seguia una metodologia docent basada en disseny amb un altre que utilitzava la mateixa metodologia reforçada amb IA generativa. El resultat va ser significatiu: el grup que va treballar amb IA va obtenir una millora de l’autoeficàcia —la percepció sobre la mateixa capacitat d’afrontar un projecte amb èxit— un 75% superior a la del grup de control.

La dada és interessant, però encara ho és més el que suggereix. La IA, ben integrada pedagògicament, no només pot ajudar a produir millors lliurables. També pot ajudar a construir aprenentatge, confiança i capacitat d’acció. Pot actuar com un mirall exigent que retorna a l’estudiant una imatge més clara, més crítica i més possible de si mateix.

Però això només passa si l’eina manté l’agència humana. Un bon model educatiu amb IA hauria de seguir un cicle senzill: l’humà inicia, la IA interactua i l’humà decideix. L’estudiant defineix el problema, interpreta el context i formula una primera proposta. La IA ofereix feedback, qüestiona supòsits i obre alternatives. Però la decisió final torna sempre a l’estudiant, que ha de filtrar, justificar i incorporar allò que realment té sentit.

Aquest principi hauria d’orientar el desenvolupament de les eines educatives d’IA que vindran. No necessitem només xatbots més potents, sinó entorns que ajudin a pensar sense substituir el pensament. Eines que facin visible el raonament, que preservin el procés, que obliguin a decidir i que acompanyin sense anul·lar.

Per això el debat sobre la IA en educació no pot quedar reduït a si els alumnes faran trampes o si els professors podran corregir més de pressa. La qüestió de fons és molt més important: quin tipus de persones ajuda a formar aquesta tecnologia?

Si només mesurem la IA per la seva eficiència, ens perdrem una part essencial del problema. La gran pregunta no és quantes tasques automatitza, sinó quin aprenentatge fa possible, quin criteri ajuda a desenvolupar i quin tipus de confiança contribueix a construir.

Pigmalió va creure veure vida en la pedra. El repte educatiu del nostre temps és dissenyar tecnologies d’IA que ajudin els estudiants a veure vida en les seves pròpies idees,  sense deixar mai de ser-ne els autors.