TaxonomIA de Bloom 

La Taxonomía de Bloom ha sido un pilar fundamental en la educación desde su creación en la década de 1950, ayudando a estructurar objetivos y evaluaciones de aprendizaje. Benjamin Bloom, junto con un equipo de psicólogos, diseñó esta taxonomía para categorizar los niveles de pensamiento cognitivo en seis niveles jerárquicos: conocimiento, comprensión, aplicación, análisis, síntesis y evaluación. Cada nivel representa una progresión de habilidades, desde recordar hechos hasta evaluar información críticamente y crear nuevos conceptos.

A finales del siglo XX, la taxonomía recibió su primera gran actualización por parte de Lorin Anderson y David Krathwohl. Esta revisión, conocida como la Taxonomía de Bloom Revisada, introdujo cambios clave en la terminología, convirtiendo los sustantivos originales en verbos para reflejar una orientación más activa. Además, se reorganizaron algunos niveles: la síntesis se reemplazó por crear y se colocó como el nivel más alto, mientras que la evaluación se trasladó a un nivel anterior, resaltando la importancia de la creación y producción de conocimiento en el proceso educativo.

Con la explosión de las tecnologías digitales, Andrew Churches presentó una adaptación más conocida como la Taxonomía de Bloom para la Era Digital. Esta versión reconoce las nuevas habilidades digitales necesarias para navegar en un mundo interconectado, donde herramientas como el almacenamiento en la nube, la colaboración en línea, la creación de contenido multimedia y la búsqueda avanzada de información permiten desarrollar habilidades cognitivas a través de la tecnología. A los seis niveles tradicionales se les añadieron actividades como buscar, etiquetar, comentar y compartir, incorporando aplicaciones de la tecnología digital para potenciar cada nivel de pensamiento.

 

Hoy en día, con la llegada de la inteligencia artificial (IA), surge la Taxonomía de Bloom para la Era Digital con IA. Esta nueva adaptación no solo reconoce el papel de las herramientas digitales, sino también el poder de la IA para mejorar cada nivel de aprendizaje. La IA no solo apoya la memorización o el análisis, sino que también permite personalizar el aprendizaje, automatizar tareas repetitivas y ayudar a los estudiantes a crear proyectos innovadores. En esta versión, la IA se convierte en un facilitador clave en todos los niveles: permite a los estudiantes recordar información rápidamente, comprender y analizar grandes volúmenes de datos, y crear contenido con una eficiencia sin precedentes.

Al permitir que tanto los docentes como los estudiantes usen herramientas de IA en cada nivel de la taxonomía (desde recordar hasta crear), se logra un aprendizaje más adaptativo y personalizado. La IA en educación no solo ayuda a gestionar y organizar el conocimiento, sino que también ofrece soluciones avanzadas, como recomendaciones de contenido adaptado, retroalimentación instantánea, asistencia en programación, análisis de datos, y automatización de tareas. Esto permite a los estudiantes avanzar a su propio ritmo y desarrollar habilidades de pensamiento crítico y creativo en un entorno tecnológico, mientras los docentes pueden enfocar sus esfuerzos en la orientación y apoyo personalizado.

Nivel de Taxonomía Taxonomía de Bloom para la Era Digital Taxonomía de Bloom para la Era Digital con IA
Recordar Uso de motores de búsqueda y almacenamiento en marcadores para organizar información (ej. Pocket, Raindrop.io) Asistentes de voz y búsqueda inteligente con IA (ej. Alexa, Google Assistant) para responder preguntas rápidamente; etiquetado automático de contenidos relevantes en Google Photos o Evernote
Comprender Anotación de textos y creación de mapas conceptuales (ej. Lucidchart, MindMeister) para interpretar información Resumen de textos y análisis semántico con IA (ej. QuillBot, ChatGPT) que simplifican contenidos complejos; generación automática de diagramas con herramientas de IA en Lucidchart
Aplicar Ejercicios prácticos en simuladores y edición de contenido digital (ej. Canva, Kapwing) Automatización de tareas y creación de flujos de trabajo con IA (ej. Zapier, IFTTT); asistencia en programación con GitHub Copilot para aplicar habilidades en programación y lógica
Analizar Creación de gráficos y tablas en hojas de cálculo, análisis comparativo de datos Análisis de grandes volúmenes de datos y patrones con herramientas de IA como Google Data Studio o Tableau; clasificación de contenido y análisis de tono con IA (ej. MonkeyLearn)
Evaluar Creación de encuestas y cuestionarios en Google Forms y plataformas de retroalimentación Evaluación automatizada con IA en Gradescope; verificación de originalidad con Turnitin para promover el análisis crítico y la autenticidad; toma de decisiones basada en datos (ej. IBM Watson Analytics)
Crear Uso de herramientas de diseño y multimedia para desarrollar contenido original (ej. Canva, Adobe Spark) Generación de ideas y contenido con IA (ej. ChatGPT, Jasper AI); creación de videos con avatares digitales (ej. Synthesia); ayuda en el desarrollo de software con IA en GitHub Copilot; publicación optimizada con plugins de IA en WordPress

 

Desarrollo del pensamiento crítico con el uso de IA

Las iniciativas de los docentes facilitan en los estudiantes el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico mediante el uso estratégico de herramientas de inteligencia artificial y metodologías activas que les permiten analizar, evaluar y reflexionar sobre la información. A continuación, describo algunos ejemplos  de cómo los estudiantes pueden pensar de manera crítica:

1. Aprendizaje Personalizado y Adaptativo

La IA permite ajustar el nivel de dificultad y el tipo de contenido según el rendimiento del estudiante. Esto les desafía a reflexionar sobre sus propias fortalezas y áreas de mejora.

Desarrollo del pensamiento crítico: Al enfrentarse a contenidos que están alineados con su nivel actual, los estudiantes deben aplicar su conocimiento, analizar su comprensión y desarrollar habilidades de autocrítica. Este proceso los motiva a pensar de forma más profunda y a tomar decisiones informadas sobre su propio aprendizaje.

Experiencia positiva de uso: L³UNA: el nuevo sistema de aprendizaje del CESA que revoluciona la educación

Propuesta Universidad de los Andes

 

2. Resolución de Problemas con Asistentes Virtuales

Los estudiantes pueden usar asistentes virtuales de IA (como chatbots) para plantear y resolver problemas. En lugar de ofrecer respuestas directas, estos asistentes guían a los estudiantes a través de los pasos de resolución de problemas.

Desarrollo del pensamiento crítico: Resolver problemas con el apoyo de IA ayuda a los estudiantes a organizar sus ideas, identificar causas y efectos, y formular soluciones razonadas. Al aprender a seguir un proceso estructurado para encontrar respuestas, desarrollan habilidades de análisis lógico y evaluación crítica.

Experiencia positiva de uso: UNIMINUTO

3. Análisis y comprensión de datos

La IA permite a los estudiantes trabajar con grandes cantidades de datos a través de herramientas de análisis, visualización de datos y generación de patrones.

Desarrollo del pensamiento crítico: Al interpretar datos, los estudiantes deben evaluar la precisión y relevancia de la información, identificar patrones y hacer inferencias. Este proceso de análisis impulsa la toma de decisiones fundamentadas y fomenta una comprensión crítica de la información.

4. Simulaciones y Experiencias Interactivas

Las simulaciones impulsadas por IA permiten a los estudiantes participar en situaciones virtuales donde deben tomar decisiones y analizar los resultados de sus acciones.

Desarrollo del pensamiento crítico: Al participar en simulaciones, los estudiantes evalúan diferentes opciones y analizan los resultados, aprendiendo a predecir las consecuencias de sus decisiones. Este enfoque los ayuda a desarrollar una mentalidad crítica, enseñándoles a pensar en posibles soluciones y a analizar los efectos antes de actuar.

Experiencia positiva de uso: Dispositivos robóticos para apoyar las metodologías educativas.

5. Colaboración en proyectos

Las herramientas colaborativas impulsadas por IA permiten a los estudiantes trabajar en equipo y tomar decisiones conjuntas sobre la dirección y ejecución de proyectos.

Desarrollo del pensamiento crítico: Trabajar en grupo promueve la discusión y el cuestionamiento, ya que los estudiantes deben justificar sus ideas y evaluar las propuestas de otros. La colaboración exige la evaluación crítica de ideas diferentes y permite la construcción de conclusiones en equipo basadas en argumentos sólidos.

Experiencia positiva de uso: SinergIA Interuniversitaria impulsa la innovación educativa con inteligencia artificial

6. Feedback y Autoevaluación

Con la retroalimentación inmediata proporcionada por la IA, los estudiantes pueden identificar sus errores y evaluar sus propias respuestas al instante.

Desarrollo del pensamiento crítico: La retroalimentación en tiempo real permite a los estudiantes analizar sus errores y reflexionar sobre su proceso de pensamiento. Aprenden a cuestionarse y a entender cómo y por qué se equivocaron, lo que fortalece su capacidad de autoevaluación y fomenta una mentalidad crítica hacia su propio aprendizaje.

Las universidades colombianas continúan en la búsqueda de generar habilidades significativas en sus estudiantes mediante el uso de diversas herramientas tecnológicas. No se trata de enseñar herramientas, sino de cómo estas apoyan y fortalecen distintas competencias, potenciando habilidades críticas, creativas y colaborativas que preparan a los estudiantes para enfrentar los desafíos de un entorno competitivo.