Per què parlar de valors quan parlem d’IA a l’aula
Un canvi tecnològic que és també pedagògic
L’entrada de la intel·ligència artificial a l’escola no és només una qüestió d’eines. És un canvi de relació amb el coneixement, amb l’autoria i amb la responsabilitat. Quan un estudiant demana ajuda a un sistema d’IA, no delega només un càlcul o una idea: posa en joc la seva autonomia, la seva capacitat crítica i la construcció del criteri. Per això, parlar d’IA és parlar de valors que sostenen l’aprenentatge: la dignitat de cada alumne, la justícia a l’avaluació, la cura de la comunitat i la veracitat del que produïm.
A l’aula, aquestes decisions es concreten en situacions quotidianes: un resum generat en segons, una traducció que sona perfecta, una proposta de codi que compila a la primera. Són oportunitats enormes, però també punts de risc si normalitzem el pilot automàtic. La clau és fer que la tecnologia ampliï la humanitat de l’aprenentatge, i no que la substitueixi. Això exigeix intencionalitat didàctica i normes clares de convivència digital.
Preguntes guia per començar
- Quin valor humà vull practicar amb aquesta activitat d’IA: autonomia, justícia, cura, veracitat o inclusió?
- Quina part del procés ha de fer l’alumne per aprendre de debò i quina pot delegar amb supervisió?
- Com farem visible el camí (esbossos, reflexions, cites) i no només el producte final?
- Quines normes d’ús responsable acordarem com a grup i com les avaluarem?
Principis humans que volem preservar
Cinc principis en clau escolar
- Dignitat — Tota persona és més que el seu resultat acadèmic. L’IA ha de reforçar l’autoestima i evitar etiquetes o diagnòstics precipitats.
- Autonomia — Aprendre és decidir. Les eines han d’ajudar a pensar millor, no a pensar menys. Evitem dependències.
- Justícia — Mateixes oportunitats d’accés i criteris d’avaluació explícits. Transparència en el que és assistència i el que és autoria.
- Veracitat — Contrastar, citar i indicar límits de fiabilitat. L’error és part del procés, però no pot ser invisible.
- Cura — Protegir la privacitat, la serenitat i el temps. La tecnologia ha d’alliberar per a la relació educativa, no ofegar-la.
Aquests principis no són teoria distant, sinó brúixola per a decisions quotidianes. Si un text generat per una eina és brillant, però l’alumne no pot explicar-lo, hem perdut autenticitat. Si la classe gaudeix d’accés a la IA però un grup queda enrere per barreres d’idioma o dispositiu, hem fallat la justícia. I si l’ansietat pel “més ràpid i millor” passa per davant de la cura, l’aprenentatge es deshumanitza.
Pràctiques concretes per a una IA ètica a classe
Disseny d’activitats amb intencionalitat ètica
Quan planifiquem una tasca, definim quina part volem que sigui experiència directa de l’alumne i quina pot ser assistida. Per exemple, en un comentari de text, la IA pot suggerir possibles tesis o estructures, però la selecció d’evidències i la justificació han de ser personals. En un problema científic, l’IA pot generar simulacions, però la interpretació de resultats i la discussió d’errors han de ser pròpies.
Una estratègia útil és dissenyar processos en “capetes”: esbossos inicials, diàlegs amb l’IA anotats, revisió entre iguals i versió final. Així fem visible el pensament i eduquem en traçabilitat. L’objectiu no és vigilar, sinó cultivar el criteri: saber què acceptar, què modificar i què rebutjar. En aquest itinerari, el docent actua com a curador de context, qui suggereix preguntes, mostra límits del sistema i enforteix l’autoregulació.
Avaluació amb valors i metacognició
L’avaluació ha d’alinear-se amb els valors. Una rúbrica que premiï només el producte advoca per l’eficiència; una que incorpori procés, traça i reflexió promou aprenentatge profund. Demanem als estudiants que indiquin què han fet ells i què han delegat, amb captures o registres de les seves interaccions. No és per penalitzar, sinó per fer emergir la consciència de com aprenen.
- Defineix criteris de procés: planificació, recerca, decisions preses i justificació.
- Demana un diari d’aprenentatge curt: propòsit, prompts/consignes usades, què han acceptat o descartat i per què.
- Inclou un apartat de verificació: fonts consultades, contrast i coherència amb l’aula.
- Reserva moments orals breus per explicar decisions clau. La veu revela autoria.
- Reformula el feedback: de “correcte/incorrecte” a “què milloraràs en la pròxima interacció amb l’IA”.
Inclusió i equitat en l’aprenentatge assistit per IA
Personalització amb sentit educatiu
La IA pot adaptar nivells de llenguatge, generar analogies i proporcionar ajustos d’accessibilitat que abans exigien molt temps. Això és una gran notícia per a l’equitat si ho fem amb criteri. Proposem que l’alumne comenci amb la seva versió “en brut” i rebi suport per clarificar, reordenar i autoexplicar. La premissa és que l’ajuda amplifiqui la veu de l’estudiant, no que la tapi. El progrés s’observa en el pas de la dependència a la competència.
Per a alumnat amb dificultats específiques, planifiquem pautes d’acompanyament: límits de temps d’ús, criteris per validar resultats i espais de verbalització. Un exemple: un alumne amb dislèxia pot usar la IA per revisar la claredat d’un text, però documenta quines decisions ha pres i què ha après sobre estructurar idees. L’ajut és eina, no muleta permanent. La meta és guanyar autonomia i confiança.
Reduir biaixos i protegir la privacitat
La parcialitat no és un accident, és un risc estructural. Cal treballar-la amb casos concrets: comparar respostes de la IA sobre un tema social, detectar estereotips i proposar millores amb prompts més precisos. Així eduquem en lectura crítica de sistemes. En paral·lel, revisem pràctiques de dades: evitem carregar informació sensible, anonimitzem treballs quan calgui i apliquem el principi de minimització. Menys dades, més seguretat.
Comunitats fortes s’edifiquen en confiança. Acordem un “contracte d’aula” sobre l’ús d’IA que inclogui transparència d’ús, criteris de citació i canals per reportar problemes. Convertim els incidents en oportunitats de millora col·lectiva: si una activitat ha estat massa fàcil de resoldre amb IA, revisem el disseny, no només la sanció. Reforcem el missatge que la tecnologia evoluciona, i la nostra ètica també.
El paper del docent en temps d’IA
Mentor crític i curador de context
El professorat ja no és únicament transmissor de continguts; és el qui dissenya experiències i protegeix l’espai de sentit. Això implica modelar una manera de pensar: mostrar com es contrasta una dada, com es reconeix un biaix, com es revisa un text generat. Quan fem això en veu alta, l’alumnat aprèn una metacognició aplicable més enllà de l’aula. El docent és guia que ajuda a passar de la mera eficiència a la saviesa pràctica.
Construïm una cultura d’aula que valori el procés, l’autoria i el respecte. Donem espai a l’error com a motor d’aprenentatge, celebrem la revisió, intercanviem estratègies de bones preguntes a la IA. Quan l’alumnat veu que la qualitat neix del diàleg entre persona i eina, entén que la tecnologia no anul·la la humanitat: la necessita. Aquest és el llegat que podem oferir en una escola del present que mira endavant.
Una invitació final
Cada activitat amb IA és una ocasió per entrenar el judici. Trieu una tasca propera i afegiu-hi tres capes: fer visible el procés, explicitar l’ajuda automàtica i tancar amb una autoavaluació breu. Si ho repetim amb constància, no sols millorarem resultats: cultivarem persones capaces d’aprendre amb eines potents sense perdre el nord humà. Aquesta és la nostra feina i el nostre privilegi.
