Com integrar la Intel·ligència Artificial al currículum de Secundària

Per què integrar la IA al currículum de Secundària

Propòsit educatiu i sentit

La intel·ligència artificial ja no és un tema futurista. Forma part de la manera com busquem informació, creem continguts i prenem decisions. Integrar-la al currículum de Secundària no vol dir fer-ne una assignatura aïllada, sinó convertir-la en un recurs transversal que reforça competències digitals, comunicatives i científiques. L’objectiu és que l’alumnat entengui què fa la IA, com l’ha de fer servir i per què ha de prendre decisions informades.

La clau és treballar la competència crítica. La IA pot generar respostes plausibles i, alhora, errònies o esbiaixades. Quan l’alumnat compara, verifica i justifica, transforma un instrument tecnològic en una oportunitat de pensament. Això requereix activitats guiades, criteris clars i una mirada ètica que doni context a cada tasca.

Mirada ètica i ciutadania digital

La IA és també un mirall social. Reprodueix patrons que pot haver après de dades amb desigualtats. A l’aula és essencial treballar amb exemples reals, fer-se preguntes i construir criteris de justícia i equitat. Quan l’alumnat entén els límits i els riscos, desenvolupa una autonomia responsable. Aprendre a demanar, citar i reconèixer l’ús de la IA forma part d’una cultura de centre madura.

Des de la privacitat fins a l’impacte ambiental, la IA obre dilemes que connecten amb la filosofia, les ciències socials i la tecnologia. Treballar aquests dilemes en debats estructurats ajuda a transitar de l’opinió a l’argument. La tecnologia esdevé un pretext per fer millor educació cívica.

Disseny curricular on encaixa i quines competències mobilitza

Mapatge de competències

Abans d’introduir eines, convé traçar un mapa. Preguntem-nos quines competències volem mobilitzar i com la IA les pot potenciar. La IA serveix per generar idees, modelitzar, simular, visualitzar i revisar. Cada una d’aquestes accions connecta amb diferents resultats d’aprenentatge que ja tenim a les programacions.

Un mapa bàsic pot articular-se al voltant de cinc eixos. Cada eix s’adapta a les matèries i als nivells, sense carregar de contingut extra, sinó reorientant tasques que ja fem.

• Informació i dades: cerca avançada, verificació, anàlisi de fonts i síntesi.
• Comunicació i llenguatge: esborranys, reescriptura, to, auditori i multimodalitat.
• Resolució de problemes: planificació, descomposició, simulacions i prototips.
• Creativitat i recerca: ideació, analogies, experiments i preguntes potents.
• Ètica i risc: biaixos, privacitat, sostenibilitat i impacte social.

Seqüenciació per nivells

A 1r i 2n, prioritzem alfabetització i criteri. Activitats curtes, comparatives i molt guiades. A 3r i 4t, afegim projectes interdisciplinaris amb responsabilitat compartida. Al Batxillerat o cicles, treballem traçabilitat i autoria en processos complexos, amb èmfasi en la citació de la IA i la justificació metodològica.

La seqüenciació no cal que sigui uniforme. Cada departament pot marcar moments clau per fer de la IA una palanca. La coherència de centre s’aconsegueix amb criteris comuns d’ús i amb rúbriques compartides.

Estratègies didàctiques i activitats per matèries

Llengües i ciències socials

Les llengües són perfectes per treballar la IA com a paret de rebot. L’alumnat pot demanar diferents versions d’un text i comparar-les amb criteris de claredat, cohesió i precisió. La tasca no és copiar sinó editar amb intenció. Es pot demanar que expliquin per què una versió comunica millor a un públic concret.

En socials, funcionen els debats documentats. La IA pot proposar arguments en dues direccions i l’alumnat n’avalua la consistència amb fonts contrastades. Poden produir una línia temporal amb fets clau i redactar un informe breu amb referències i declaració d’ús de IA.

Exemples d’aula

Treball de reescriptura d’un article d’opinió amb tres tons diferents. Comparació de versions, justificació i edició final. En socials, simulació d’una negociació històrica amb rols. La IA ajuda a generar arguments inicials, però l’avaluació recau en l’evidència i en la capacitat de refutació.

STEM i tecnologia

La IA és útil per modelitzar idees i fer simulacions mentals guiades. Davant d’un problema de física, l’alumnat pot demanar una pista pas a pas, no pas la solució final. El docent defineix límits clars: primer esbós a mà, després contrast amb la IA i, finalment, explicació del procés.

En biologia i geologia, la IA pot generar preguntes d’autoavaluació a diferents nivells. També pot ajudar a construir analogies per entendre sistemes complexos, com un ecosistema o el sistema immunitari. A tecnologia, la IA pot suggerir millores a un prototip, però s’exigeix pla de proves i registre d’iteracions.

Exemples d’aula

Projecte de disseny d’un sensor amb criteris de sostenibilitat. La IA proposa materials i esquemes bàsics. L’alumnat tria, justifica i prototipa. Al final, presenten un informe amb anàlisi d’impacte i propostes de millora.

Arts, tutorització i orientació

La creativitat es potencia demanant a la IA variacions d’un mateix motiu visual o literari. L’alumnat tria criteris estètics, fa un moodboard i explica les decisions. La IA és companya d’ideació, no tallerista que ho fa tot. L’obra final ha de tenir la petjada personal i la narrativa de procés.

En tutoria, la IA pot ajudar a preparar entrevistes, a practicar habilitats socials o a simular situacions d’orientació acadèmica. Treballem metes, planificació i gestió del temps. El docent acompanya i posa límits perquè la IA no substitueixi la conversa educativa.

• Generació d’idees amb criteris i límits temps
• Comparació guiada i justificació de tria
• Producció final amb reflexió metacognitiva

Avaluació amb garanties rúbriques, autenticitat i traçabilitat

Rúbriques centrades en el procés

Per evitar una cursa de detecció, avaluem el que la IA no pot fer per l’alumnat. Valorem traça de decisions, revisió d’errors i capacitat de millora. Una rúbrica clara inclou criteris d’originalitat, adequació a la consigna i qualitat de la justificació. També recull l’ús responsable de la IA i la capacitat d’explicar el propi procés.

Incorporar una breu memòria metodològica és útil. L’alumnat hi indica quina ajuda va demanar, què va acceptar o rebutjar i per què. Aquest document converteix la IA en part del procés d’aprenentatge i dona eines d’avaluació formatives.

Integritat acadèmica i gestió dels riscos

Cal establir normes d’ús consensuades, amb gradació segons la tasca. En una prova escrita, pot estar restringit. En un projecte creatiu, pot estar permès amb citació. L’important és la coherència de centre i la claredat de comunicació a l’alumnat i a les famílies.

Quan hi ha indicis de dependència de la IA, proposem proves orals curtes, preguntes de transferència i microproductes fets a classe. Aquestes evidències addicionals asseguren que el coneixement és propi i aplicable.

• Definir què està permès i què no en cada tasca
• Requerir declaració d’ús de la IA i versions intermitges
• Triangulació d’evidències amb produccions orals o pràctiques

Governança i cultura de centre protocols, privacitat i inclusió

Protocol d’ús responsable

Un centre necessita un marc compartit. El protocol ha d’incloure criteris d’edat, tipologies d’activitat i estàndards de privacitat. Cal evitar que l’alumnat introdueixi dades personals o continguts sensibles. El centre ofereix alternatives segures i fa formació breu perquè tothom entengui bones pràctiques.

La governança s’ha d’actualitzar cada curs. Un petit equip motor recull incidències, revisa bones pràctiques i comparteix exemplars de tasques. La cultura de centre s’enforteix quan mostrem resultats i fem visible l’aprenentatge entre docents.

Inclusió i personalització

La IA pot ser un suport per a una educació més inclusiva. Resums adaptats, explicacions en llenguatge pla, generació d’exemples addicionals o transformació de formats poden ajudar l’alumnat amb necessitats específiques. Fixem límits perquè el suport no esdevingui dependència i sempre hi hagi transferència a situacions noves.

També és una oportunitat per repensar la diversitat de productes. Permetem que l’alumnat trïi com mostrar el que sap. Dibuixos de processos, audios explicatius o presentacions curtes. La IA pot ajudar a estructurar, però la veu final ha de ser pròpia i situada.

Formació docent i toolkit essencial

Capacitats clau del professorat

El docent no ha de ser expert en algoritmes. Necessita dominar prompts pedagògics, criteris d’ús, i bones rutines d’avaluació. La formació efectiva combina microtallers i pràctica a l’aula. Aprenem fent, compartint i revisant evidències d’impacte.

Una base de recursos internament curada és suficient. Exemples de tasques, rúbriques reutilitzables, plantilles de memòries metodològiques i guies d’ús responsable. El que compta és la coherència entre departaments i la millora contínua.

Toolkit minimalista

Comencem amb quatre moviments senzills i transferibles a qualsevol matèria. Són peces petites que incrementen la qualitat de les tasques i generen bones converses d’aula.

• Esborrany assistit amb edició crítica i traça de canvis
• Generació de preguntes de repte i autoexplicació pas a pas
• Conversió de formats per fer continguts més accessibles
• Feedback inicial de la IA i feedback docent que el matisa

Una mirada final

La IA no ens substitueix, ens interpel·la. Ens recorda que el valor del docent és posar sentit, donar context i acompanyar processos. Quan convertim la IA en una aliada que ens ajuda a fer millors preguntes, l’aula es torna més exigent i més humana. Comencem amb una activitat, revisem què passa i compartim-ho amb el claustre. La innovació real és aquest pas endavant, clar i compartit, que fem avui.