Aprender a pensar visualmente en tiempos de la IA


Todas las ilustraciones de este artículo han sido dibujadas por el autor en una tablet

Antes de que apareciera la IA generativa, las destrezas creativas del estudiante seguían suponiendo un reto educativo esencial. La IA no es causa de ese déficit, sino un factor más dentro de una ecuación vulnerable. He impartido durante muchos años formaciones a docentes sobre el uso del pensamiento visual y tanto esos docentes como sus estudiantes presentaban un escaso entrenamiento en estrategias de capacitación visual básicas, que les permitiera convertir contenidos en esquemas visuales estructurados de forma lógica a través de iconos sencillos, conectivas y textos breves. Algo que a priori parece fácil, más aún en un ecosistema social en el que lo visual es hegemónico, no lo es, presenta serias dificultades para menores y adultos. Y sin embargo, con un sencillo entrenamiento puede ser muy estimulante y útil. Quien lo probó, lo sabe.


Las resistencias a este entrenamiento suelen ser menos técnicas que emocionales. El estudiante deja de dibujar en el segundo ciclo de Primaria, primando más el lenguaje escrito, la comprensión a través de la lectura y la escritura con palabras. Dibujar se asocia con un talento del que solo están capacitados unos cuantos, y dibujar "mal" se penaliza. A esto se suma la pereza y la edad como agravantes que acaban convenciendo de que es mejor no intentarlo. 


Sin embargo, todos los docentes nos quejamos de que cada vez con más evidencia el estudiante no entiende lo que lee, no sabe estructurar los contenidos, secuenciar en pasos, relacionar ideas. El pensamiento visual puede ser una estrategia excelente para entrenar esas destrezas cognitivas y desarrollar la creatividad. Pero requiere que el docente también se entrene en estas estrategias, las pruebe y aplique en el aula. No se adquieren por ciencia infusa. Requieren práctica.


¿Qué supone la irrupción de la IA generativa dentro de este reto? Si antes adultos y estudiantes no se planteaban entrenarse en esas habilidades, ¿lo hará si la IA es capaz de generarlas con eficacia y atractivo en unos segundos a golpe de prompt? Antes de la IA generativa, el estudiante veía gráficas, esquemas visuales, infografías, no las creaba. Con la IA la tentación es la misma, añadiendo como agravante la inmediatez y disponibilidad. Si lo hace la IA, ¿por qué hacerlo yo? La respuesta ya la apunté en el párrafos anteriores. El entrenamiento mano-cerebro facilita el refuerzo de esas destrezas esenciales que buscamos para que el estudiante entienda, estructure, relacione, argumente. Ver pasivamente no ejercita esas habilidades, pero escribir facilita un aprendizaje lento, pautado, que acepte el error como parte del aprendizaje. 


Pese a que mis estudiantes usan la IA generativa, en el proceso de aprendizaje les obligo a redactar a mano los borradores de ideas, los esquemas y los contenidos estructurados, subrayando ideas clave y creando mapas mentales (visuales o no). La IA puede servir de ayuda en determinados momentos de ese proceso, planificados y pautados por el docente para evitar un mero copia y pega, pero sin un procesado escrito, que analice, recomponga los contenidos y los aplique, no podemos asegurar el aprendizaje significativo y competencial del estudiante. 

La IA puede ayudar a que los estudiantes aprendan a crear en papel esquemas visuales, guiarles paso a paso en ese proceso, pero el objetivo final debe ser adquirir autonomía. Un enfoque metodológico híbrido es lo recomendable. Según en qué contextos, tareas y objetivos, será útil recurrir a la IA como herramienta vehicular y temporal que refuerce la comprensión, estructuración y planificación del estudiante. Si dejamos en manos de la IA la generación de esquemas, apuntes o tareas, el estudiante no pasará por ese lento y necesario proceso de pensar lento. Pero si obviamos la influencia que tiene la IA en la cultura de trabajo del estudiante, estaremos dejándolo a merced de los elementos. Nunca aprenderán a usar de forma inteligente la IA, reproduciendo en bucle hábitos que no le ayudarán a comprender, analizar y recrear de forma autónoma, crítica y creativa los contenidos. 


El diseño de enseñanza y su evaluación es la clave en este engranaje. No es la IA la que provoca que el estudiante copie y pegue. Lo es el proceso que el docente diseña durante el aprendizaje. ¿Por qué, cuándo y de qué manera introduzco IA en ese proceso? ¿Observé qué sucedió, cómo lo aplicó el estudiante, qué elementos no funcionaron? ¿Reflexioné sobre cómo mejorar ese proceso? ¿Apliqué esa autocrítica o eché balones fuera y desistí?  


En las primeras etapas escolares, es evidente que la psicomotricidad se debe propiciar sobre todo a través de un hábito donde la mano y el cerebro trabajen juntos en tareas de progresiva complejidad. En etapas posteriores, el uso de herramientas digitales se combina con la aplicación de una psicomotricidad fina en contextos diversos de aprendizaje, pero sin abandonar el tándem mano-cerebro como aliados constantes en ese proceso. 

En algunas tareas mecánicas donde no es necesario ni objetivo adquirir una autonomía, la IA puede ser protagonista y única herramienta de uso, porque la intención del docente es subrayar otras habilidades donde la IA no interviene y dejar a ésta trabajos secundarios de apoyo y resolución rápida. Pero en el resto, es necesario medir el grado de autonomía que dejamos al estudiante en el proceso de trabajo y qué uso darle a la IA en las diferentes tareas del reto o proyecto.  

En mi caso, suelo usar mucho los asistentes porque me permiten guiar al estudiante en el proceso de trabajo a partir de instrucciones pautadas, sin salirse de ese entorno digital. Esto ayuda a que aprendan con el tiempo a practicar una cultura de uso inteligente de la IA, no cediendo autonomía cuando no es necesario y aprendiendo a promptear con instrucciones que la propicien. 

Existen asistentes de entrenamiento, que ayudan al estudiante a ir aprendiendo a usar determinadas estrategias visuales que después aplicarán sin IA a diferentes contextos. Asistentes de usar y tirar. Estos asistentes son muy útiles en estudiantes que empiezan a entrenarse en determinadas rutinas cognitivas. El docente no puede perder el horizonte: son asistentes temporales. El objetivo es no necesitar la IA una vez adquirido un mínimo de competencia. El mismo estudiante comprenderá que para esos casos es absurdo usar IA porque él ya sabe hacerlo mejor y en menor tiempo. Esto lo aprende enseguida el estudiante, que tiende a ser muy práctico y selectivo con la IA. Si es eficaz, sencilla y no le genera más carga de trabajo, la usa. Si no, la desecha y busca otras vías. 

Comparto algunos asistentes, unos enfocados al aprendizaje guiado, propiciando la autonomía del estudiante, y otros pensados para ofrecer imágenes a través de un proceso pautado que después se usarán dentro del proceso de aprendizaje que diseñe el docente o como material de apoyo.

Asistentes de Gemini:
  • Visual Thinking: cuya función es transformar ideas, datos o procesos complejos en mapas visuales mediante la combinación de texto e imagen. 
  • Diseño de cómics educativos: Te guía, ya seas docente o estudiante, utilizando la herramienta integrada "Nano Banana" para generar viñetas. Desde el diagnóstico inicial hasta el montaje final y el cierre didáctico, te ofrezco dos rutas, una detallada y otra exprés, garantizando siempre la consistencia visual, la legibilidad del texto nativo en la imagen y pidiendo tu aprobación antes de cada paso clave. 
Asistentes de ChatGPT:
  • Imagínatelo: Ayuda a estudiantes y docentes a desarrollar habilidades de observación, descripción y creación de imágenes a partir de texto, integrando lenguaje, creatividad y análisis visual en diferentes áreas de estudio. Su funcionamiento se basa en un proceso guiado y secuenciado.
  • Dibújamelo: Ayuda a convertir ideas, conceptos, historias o procesos en garabatos visuales sencillos. Sigue el siguiente flujo de trabajo: 
    • Primero te preguntará qué quieres representar y para qué lo necesitas, para entender el contexto. 
    • Luego te propondrá metáforas visuales, formas simples de dibujo y estructuras (como mapas mentales, caminos, diagramas o viñetas) que faciliten representar la idea. 
    • Después te guiará paso a paso sobre qué elementos dibujar y cómo organizarlos en el espacio. 
    • Finalmente te dará consejos para simplificar, mejorar la claridad visual y experimentar con tu estilo, siempre recordando que un buen garabato no necesita ser perfecto, solo claro, útil y expresivo.
  • Aprende Visual Thinking: Te guía paso a paso para aprender a pensar con dibujos en tu práctica docente. Flujo de trabajo: 
    • Primero te invita a elegir si quieres entrenar tus habilidades, usarlo con tus estudiantes o ambas cosas. 
    • Después propone ejercicios progresivos de garabatos, iconos simples y metáforas visuales para transformar ideas en imágenes sin necesidad de saber dibujar. 
    • A continuación ofrece estrategias didácticas para usar mapas visuales, storyboards u otras dinámicas en clase, junto con formas de digitalizar los dibujos y evaluar trabajos visuales. 
  • fanZine: Funciona como un acompañante educativo y creativo para diseñar y crear fanzines, especialmente en contextos escolares. Flujo de trabajo:
    • Primero identifica el perfil de la persona usuaria (docente, estudiante o explorador/a) y adapta su ayuda a ese rol. 
    • A partir de ahí guía el proceso creativo por etapas: definir la intención del fanzine, desbloquear ideas, diseñar la estructura, elegir estilo, crear contenidos, revisar y finalmente compartir el resultado. 


Los personajes de esta ilustración han sido generados con IA

Los asistentes o conversaciones con IA pueden actuar de diferentes formas: 
  • SustitutivoHace el producto final. Pedagógicamente pobre cuando el objetivo es entrenar comprensión y estructuración.
  • AndamioDa apoyos parciales para iniciar, organizar o revisar. Pedagógicamente útil.
  • MentorPregunta, orienta, detecta fallos, sugiere mejoras. Probablemente la más potente para aprendizaje guiado.
  • TransitorioSe usa al principio de una rutina y desaparece cuando el alumno gana autonomía.  Metodológicamente muy valiosa.


Propuestas de aula

A. Corrige la infografía de la IA

La IA genera una infografía inicial sobre un tema. El estudiante debe detectar errores, simplificar el lenguaje, reorganizar la estructura, redibujarla a mano, añadir una mejora original propia.

B. Del párrafo al garabato

Se entrega un texto breve. La IA solo puede ayudar a detectar ideas clave, sugerir 3 metáforas visuales, proponer un orden posible, el alumno hace el resto en papel. Ideal para comprensión lectora.

C. Esquema ciego y reconstrucción

La IA produce un esquema visual incompleto. El alumno debe completarlo tras estudiar el contenido. Muy útil para repaso o evaluación diagnóstica.

D. Tutor de iconos

El alumnado elabora un mapa visual y consulta a la IA solo para mejorar iconos, flechas, agrupaciones o claridad espacial. Muy útil para entrenar visual thinking sin invadir el contenido.

E. Antes y después

Pasos:

  • Versión 1 a mano. 
  • Revisión con IA. 
  • Versión 2 mejorada. 
  • Breve reflexión escrita sobre qué ha cambiado y por qué. 
Esto convierte la IA en herramienta de revisión, no de sustitución.

F. Combate entre esquema IA y esquema humano

Dos esquemas sobre el mismo contenido: uno generado por IA y otro elaborado por un estudiante. El grupo debate cuál es mejor. Muy útil en formación docente también.


Ejemplos de uso

1. IA como andamio inicial

La IA sirve para romper el miedo a empezar y ofrecer una primera estructura que el alumno debe rehacer, corregir o traducir a papel.

Uso educativo: Pedir a la IA un primer esquema visual muy básico sobre un contenido y obligar al estudiante a:

  • detectar errores, vacíos o simplificaciones
  • reorganizarlo a mano
  • sustituir iconos poco claros por otros mejores
  • justificar por qué cambia la estructura

Qué entrena: Comprensión, jerarquización, pensamiento crítico, traducción entre formatos y autonomía.

Ejemplo: La IA genera un esquema inicial sobre Platón. El alumno no puede copiarlo: debe redibujarlo en su cuaderno, corregir conceptos, añadir conexiones con otros autores y explicar por qué ha cambiado la disposición visual.

Aquí la IA no resuelve, abre el primer borrador del pensamiento.


2. IA como mentor de proceso

La IA no entrega el mapa, sino que acompaña la construcción.

Uso educativo: El alumno trabaja primero en papel. Después sube una foto de su esquema y la IA:

  • le señala zonas confusas
  • le propone 2 o 3 mejoras
  • le sugiere conectores, metáforas visuales o secuencias alternativas
  • le hace preguntas para que refine el contenido

Qué entrena: Metacognición, revisión, mejora iterativa y conciencia de calidad.

Valor pedagógico: Evita el “hazlo por mí” y desplaza la IA hacia un rol más interesante: tutor de reescritura visual.

Ejemplo: El alumnado dibuja a mano el proceso de la fotosíntesis. Luego la IA actúa como mentora: “¿Se entiende la relación entre luz, clorofila y producción de glucosa? ¿Qué flecha sobra? ¿Qué icono resulta ambiguo?”


3. IA como entrenador temporal de destrezas visuales

Esto conecta muy bien con tu idea de “asistentes de usar y tirar”.

Uso educativo

Diseñar asistentes que enseñen progresivamente a:

  • simplificar conceptos en 3 palabras
  • convertir sustantivos abstractos en iconos
  • construir secuencias paso a paso
  • pasar de párrafo a diagrama
  • usar metáforas visuales sin caer en el adorno vacío

Qué entrena: Capacitación visual básica y seguridad expresiva.

El docente fija desde el inicio cuándo retirar la IA. Por ejemplo:

  1. con ayuda intensa
  2. con guía parcial
  3. sin IA o con ayuda mínima
  4. creación autónoma


4. IA para comparar entre pensar y recibir hecho

Uso educativo: Plantear al alumnado dos experiencias:

  1. recibir una infografía hecha por IA
  2. construir a mano una versión propia del mismo contenido

Después comparar qué se recuerda más, qué se entiende mejor, qué relaciones han surgido solo al dibujar y qué errores aparecieron en cada caso.

Qué entrena: Conciencia sobre el propio aprendizaje.

Valor añadido: El alumnado descubre por experiencia que ver no equivale a comprender y que producir obliga a pensar de otra manera.


5. IA como generadora de materiales para corregir

Este enfoque es muy potente porque invierte la lógica del consumo pasivo.

Uso educativo: Pedir a la IA que genere:

  • un esquema visual incompleto
  • una infografía con errores conceptuales
  • un mapa mental desordenado
  • una secuencia mal jerarquizada

Y encargar al estudiante que lo mejore.

Qué entrena: Detección de errores, análisis, reconstrucción y criterio.

Ejemplo: La IA genera un esquema visual defectuoso sobre la Revolución francesa. El alumnado debidentificar 5 fallos, rehacer el orden, justificar la nueva estructura y añadir 3 iconos mejor elegidos.


6. IA como traductora entre lenguaje verbal y lenguaje visual

Este uso puede ser muy valioso para alumnado con dificultades de comprensión o de expresión.

Uso educativo: El alumno parte de un texto denso. La IA le ayuda a:

  • detectar ideas clave
  • reducir cada párrafo a una microidea
  • proponer posibles metáforas visuales
  • secuenciar los bloques

Pero la traducción final al papel la hace el estudiante.

Qué entrena: Comprensión lectora, síntesis, segmentación y representación.

Ejemplo: Un texto argumentativo se convierte en un recorrido visual: tesis, razones, objeción, refutación y conclusión.

Aquí la IA puede ser especialmente útil con estudiantes que se bloquean ante la página en blanco.


7. IA como apoyo para alumnado que necesita entrada guiada

No todos los estudiantes parten del mismo nivel de autonomía. En algunos, el problema no es pereza sino bloqueo.

Uso educativo: Utilizar asistentes que:

  • hagan preguntas cortas y secuenciadas
  • no dejen avanzar sin reformular
  • pidan ejemplos concretos
  • limiten la cantidad de texto
  • propongan una sola mejora cada vez

Qué entrena: Iniciación, confianza y progresión.

Dónde encaja bien: En alumnado con baja seguridad, poca competencia organizativa o necesidad de apoyos estructurados.


8. IA como herramienta para verbalizar decisiones de diseño

Muchas veces el alumno dibuja cosas sin saber explicar por qué las ha puesto ahí. 

Uso educativo: Después de crear un esquema visual, el alumno usa la IA para responder preguntas como:

  • ¿por qué colocaste esta idea en el centro?
  • ¿por qué usaste esa flecha y no otra?
  • ¿qué relación expresa ese icono?
  • ¿qué parte de tu esquema está menos clara?

Qué entrena: Argumentación metacognitiva y toma consciente de decisiones.

Resultado: El esquema deja de ser solo “bonito” o “feo” y pasa a ser una estructura pensada.


9. IA como apoyo para rediseñar, no para generar de cero

Esto encaja perfectamente con la idea de que lo que genere la IA debe ser solo inicio del aprendizaje.

Uso educativo: Secuencia:

  1. el alumno hace su primer esquema a mano
  2. la IA propone variantes posibles
  3. el alumno elige una, mezcla varias o rechaza todas
  4. produce una segunda versión mejorada
  5. explica en qué ha evolucionado

Qué entrena: Revisión, criterio, flexibilidad y mejora consciente.

Valor pedagógico: La IA no sustituye la autoría.


10. IA como herramienta de evaluación formativa

No solo sirve para aprender, también para revisar el proceso.

Uso educativo: Crear rúbricas muy simples para que la IA ayude a valorar un esquema visual según criterios como claridad, jerarquía, coherencia, uso funcional del espacio, relación entre texto e imagen y capacidad de síntesis.

La evaluación final debe seguir siendo del docente o compartida con el alumno. La IA puede aportar feedback preliminar, no dictar sentencia.

Qué entrena: Autoevaluación, coevaluación y comprensión de criterios de calidad.


11. IA como generadora de contraste entre lo vistoso y lo comprensible

Esto tiene mucha fuerza en un contexto donde lo visual suele confundirse con lo pedagógico.

Uso educativo: Mostrar dos productos:

  1. una infografía muy atractiva generada por IA
  2. un esquema manual más pobre visualmente pero más claro

Y pedir al alumnado que compare cuál enseña mejor y por qué.

Qué entrena: Lectura crítica de imágenes y criterio didáctico.


12. IA como laboratorio para aprender a promptear 

No se trata solo de usar IA, sino de aprender a pedirle cosas que no roben autonomía.

Uso educativo: Enseñar a redactar prompts de dos tipos:

  • prompts que delegan todo
  • prompts que guían el pensamiento propio

Después comparar resultados.

Ejemplo:

  • Prompt pobre: “Hazme una infografía sobre la célula.”
  • Prompt potente: “No me resuelvas la tarea. Ayúdame a identificar 5 ideas clave sobre la célula, proponme posibles iconos sencillos para cada una y una estructura visual que yo pueda dibujar en mi cuaderno.”

Qué entrena: Uso crítico de la IA y diseño intencional del aprendizaje.


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