Imagina una clase en la que, al comenzar la sesión, el docente no presenta o escribe en la pantalla o tablero el tradicional “¿qué vamos a aprender hoy?” ni presenta el título o tema de la clase, sino una invitación inesperada: “¿cómo vamos a utilizar lo que descubramos hoy para transformar..?”. Esa alteración mínima cambia todo: las manos dejan de alzarse solo para responder y comienzan a diseñar, debatir y proponer.
la pregunta deja de ser un instrumento formal,
para convertirse en una palanca de aprendizaje
Como resultado de un ejercicio de diseño y diálogo en el aula, quiero compartir un conjunto de ejercicios prácticos: Prompts en educación (Galindo, 2025). En ese espacio (parte 1), pretendo desarrollo la idea de que la construcción del enunciado y el diseño de la pregunta no son simples artificios retóricos, sino actos epistémicos capaces de modelar la manera en que pensamos y aprendemos. Desde mi práctica como profesor universitario y aspirante a especialista en inteligencia artificial generativa, sostengo que cuando el docente formula preguntas con intención epistémica y comunicativa, invita al estudiante a la indagación, la metacognición y la agencia. Cambiar el “¿qué sabes?” por “¿cómo vas a usar eso?” no es una variación retórica, sino la apertura de un nuevo ecosistema pedagógico.
Todos somos parte de un ecosistema pedagógico. Más funcional y sensible en tanto más conectados
Esta reflexión continúa un hilo que he venido desarrollando en otras entradas aquí en Escrituradigital.net… En Si no te gusta escribir, es porque… propuse que escribir —y preguntar— es un modo de pensar, no de cumplir. Allí afirmaba que “en casi todas las conversaciones sobre escritura resulta necesario cambiar de tema frente a una pregunta insistente: sobre qué y cómo escribo”. En ¿Qué se aprende en un taller sobre #InteligenciaArtificial? abordé la docencia como diseño de experiencia, recordando que “formulamos una pregunta incluso antes de comenzar la clase: entre más definido sea ese objetivo, más alto el reto”. Y en Alfabetización en Inteligencia Artificial: Pasos Clave argumenté que interactuar con modelos de lenguaje es, ante todo, un acto de escritura y razonamiento, pues “el primer paso es la sensibilización y dominio de la escritura”. Estas tres piezas forman el preludio del trabajo que ahora presento.
Entre construir la realidad como las máquinas y ser conscientes de cómo les estamos enseñando a construirla.
La actualidad del tema se refuerza con hallazgos recientes del artículo A Definition of AGI (Hendrycks et al., 2025), publicado en arXiv, en el que se redefine la inteligencia general artificial (AGI) a partir de diez dominios cognitivos: conocimiento general, razonamiento, memoria, lectura, percepción, planificación, metacognición, creatividad, aprendizaje social y transferencia. Los autores evaluaron el rendimiento de los modelos contemporáneos y mostraron que GPT-4 alcanza cerca del 27 % y GPT-5 alrededor del 57 % de competencia general, lo que sugiere un perfil cognitivo desigual: fuerte en razonamiento lingüístico, débil en memoria y transferencia. Este hallazgo interpela directamente a la educación, porque evidencia que la IA, aunque poderosa, aún no aprende como nosotros; por ello, el papel del docente sigue siendo el de diseñador de preguntas que orienten la reflexión, el juicio y la creatividad humana.
El estudio muestra una paradoja estimulante: la IA es fuerte en razonamiento lingüístico, pero débil en memoria y transferencia; domina la correlación, pero no la comprensión. Esa disonancia interpela directamente a la educación, porque evidencia que la IA, aunque poderosa, todavía no aprende como nosotros. Y justamente ahí emerge el papel insustituible del docente como diseñador de preguntas: orientar la reflexión, estimular el juicio y sostener la creatividad humana en el diálogo con la máquina.
Si los modelos de lenguaje aprenden correlaciones, el ser humano aprende significados. El valor de la enseñanza reside, entonces, en convertir el dato en sentido, la instrucción en experiencia y la respuesta en una nueva pregunta. Cada docente que formula un buen prompt no solo conversa con una IA: entrena su propio pensamiento en clave metacognitiva, modela formas de razonamiento y, sobre todo, educa la mirada crítica de quienes aprenden a convivir con algoritmos.
Revalorar el lugar de la palabra gracias a los prompt
En Prompts en educación (también en inglés) presento una colección de enunciados diseñados para activar procesos de pensamiento crítico, romper la lógica de la respuesta única y empoderar al estudiante como co-diseñador de su aprendizaje. Cada propuesta busca resonar con las pedagogías emergentes, integrar contextos híbridos y atender las brechas didácticas que la inteligencia artificial generativa ha hecho visibles. Las tres tablas del laboratorio —estructuradas según los dominios cognitivos base, los dominios digitales ampliados y las aplicaciones híbridas— funcionan como un mapa de navegación que invita al docente a experimentar, evaluar y rediseñar sus propios enunciados.
El propósito no es que los profesores aprendan a “usar prompts”, sino que comprendan el porqué de cada formulación: cómo la pregunta activa procesos cognitivos, cómo el enunciado configura la intención pedagógica y cómo el diálogo con la IA puede transformarse en un ejercicio de pensamiento crítico y ético.
Puedes leer el texto completo en:https://cutt.ly/PromptsCognitivoDigital
Te invito a recorrerlo junto a las demás reflexiones de Escrituradigital.net sobre lenguaje, pensamiento y tecnología educativa. Porque enseñar —en el fondo— siempre ha sido un arte de preguntar bien.
