Utilizo inteligencia artificial.
Y también recomiendo a mis opositores que aprendan a utilizarla. Herramientas como ChatGPT pueden aportar mucho durante la preparación si mantenemos el control sobre lo que nos proponen.
El problema no es la herramienta.
El problema aparece cuando deja de ayudarnos a pensar y empieza a pensar por nosotros.
Esto es algo que estoy encontrando cada vez con más frecuencia durante la preparación.
Opositores que llegan con:
- programaciones generadas parcialmente mediante IA;
- progresiones completas;
- actividades;
- temas modificados automáticamente;
- textos perfectamente redactados.
A primera vista pueden parecer trabajos excelentes.
Pero después hacemos una pregunta sencilla:
“¿Por qué has hecho esto así?”
Y aparece el problema.
1. Algo puede estar muy bien escrito y seguir siendo una mala propuesta
Este es probablemente uno de los mayores riesgos.
Una IA puede generar una respuesta:
- bien redactada;
- ordenada;
- aparentemente técnica;
- con vocabulario educativo.
Para una persona que todavía no domina un tema puede parecer magnífica.
Pero cuando tienes experiencia aparecen otras preguntas.
¿Es realista?
¿Está adaptada al alumnado?
¿La progresión tiene sentido?
¿La metodología está realmente aplicada?
¿Las referencias existen y son pertinentes?
¿Esto responde realmente a lo que exige la oposición?
La calidad formal puede ocultar problemas de fondo.
Eso no demuestra que se haya utilizado IA. Una propuesta puede ser débil con independencia de cómo se haya elaborado. Lo que compruebo es si el opositor entiende y puede justificar sus decisiones.
No utilizo un detector de IA como prueba de autoría. La orientación de OpenAI para docentes advierte de limitaciones y falsos positivos en sus investigaciones sobre detectores.
2. Primer caso: cuando la IA empeoró un temario que ya estaba trabajado
Recuerdo el caso de una opositora que tenía todo su temario preparado.
Había trabajado:
- estructura;
- redacción;
- referencias;
- bibliografía;
- contenidos.
Era suyo.
Quiso mejorarlo.
Le pidió a una IA que actualizara la normativa y las referencias bibliográficas.
Parecía una buena idea.
Pero el resultado fue justo el contrario.
La herramienta empezó a modificar:
- estructura;
- contenidos;
- referencias;
- partes que no necesitaban cambiar.
Aparecieron incluso elementos que no correspondían exactamente a lo que necesitaba el tema.
El resultado fue que un material que ella conocía dejó de ser realmente el material que había construido.
Tuvo que dedicar muchas horas a reparar una actualización que supuestamente tenía que ahorrarle tiempo.
3. La IA no debería tener permiso para reescribir indiscriminadamente tu trabajo
Ese caso me dejó una idea bastante clara.
Si tienes un material que funciona, no necesitas decir:
“Actualízamelo entero.”
Es mucho más seguro preguntar:
“¿Qué puntos debería revisar porque podrían estar desactualizados?”
Antes de probar cambios, conviene conservar una copia del original para poder compararlos.
Después:
- Localizamos posibles cambios.
- Vamos a la fuente.
- Comprobamos.
- Decidimos.
- Modificamos únicamente lo necesario.
La IA sirve como detector de posibles tareas.
No debería convertirse automáticamente en autora de todo el documento.
4. Segundo caso: una progresión que el opositor no sabía explicar
El segundo caso ocurrió con un opositor que estaba utilizando IA para diseñar progresiones de actividades.
La herramienta generaba:
- ejercicios;
- juegos;
- tareas;
- progresiones completas.
Sobre el papel podían parecer interesantes.
El problema apareció cuando empezamos a analizarlas.
El opositor no comprendía completamente:
- por qué una actividad iba antes;
- qué aumentaba exactamente la dificultad;
- qué objetivo perseguía cada tarea;
- qué relación existía entre los ejercicios.
La había incorporado a su propuesta, pero todavía no dominaba las decisiones que contenía.
Esta desconexión también aparece entre los errores que encuentro al corregir supuestos prácticos: nombrar una metodología no significa aplicarla.
5. Si no puedes explicarlo, tienes un problema
Imaginemos ahora la defensa.
El tribunal pregunta:
“¿Por qué ha planteado estas actividades en este orden?”
Y tú intentas reconstruir una justificación para una secuencia que aceptaste sin comprenderla del todo.
Eso es una posición muy débil.
Una progresión construida por ti funciona de otra manera.
Sabes por qué está ahí.
Puedes cambiarla.
Defenderla.
Adaptarla.
Explicarla.
Porque forma parte de tu razonamiento.
6. Algo que no has creado puede acabar exigiendo más memoria
Existe una paradoja curiosa.
Utilizamos IA para ahorrar tiempo.
Pero si genera algo que no entendemos, después tenemos que estudiarlo.
Tenemos que memorizar:
- por qué;
- cómo;
- cuándo;
- para qué.
En cambio, cuando nosotros hemos construido una decisión, gran parte de ese conocimiento ya existe.
No tenemos que memorizar tanto algo que entendemos.
No hace falta inventarlo todo desde cero. Una propuesta ajena también puede convertirse en un aprendizaje propio si la analizas, la pruebas y la adaptas. El problema es aceptarla sin comprenderla.
Es la misma base que trabajo al estudiar el temario sin memorizar de forma mecánica: comprender para poder utilizarlo.
7. También aparece la desmotivación
Hay otra consecuencia que observo.
Preparar durante meses una programación que no sientes como propia puede resultar bastante desmotivador.
Tienes que aprender:
- decisiones que no tomaste;
- actividades que no diseñaste;
- explicaciones que no son tuyas.
La programación empieza a convertirse en algo que hay que memorizar.
Y eso hace la preparación mucho más pesada.
8. El verdadero riesgo es dejar de entrenar las capacidades que necesitarás
Una oposición exige mucho más que reproducir información.
Hay que:
- analizar;
- crear;
- relacionar;
- decidir;
- justificar;
- adaptar.
Si delegamos constantemente estas tareas en IA, practicamos menos precisamente aquello que tendremos que hacer nosotros el día de la prueba.
Por eso no quiero que la IA sustituya el trabajo intelectual del opositor.
9. Entonces, ¿no deberíamos utilizar inteligencia artificial?
Sí.
La utilizo.
Y puede ser extraordinariamente útil.
La cuestión es para qué.
Por eso no recomiendo delegar por completo un tema, una programación, un supuesto, una progresión didáctica o una respuesta que tendremos que defender. Sí recomiendo utilizarla para revisar decisiones que después podamos explicar nosotros.
10. Uso 1: buscar y localizar información
Puede ayudarnos a encontrar:
- normativa;
- estudios;
- documentación;
- conceptos;
- posibles fuentes.
Pero después tenemos que comprobar la fuente original.
La IA puede ayudarnos a llegar hasta la información.
No debería sustituir la verificación.
OpenAI recuerda que ChatGPT puede ofrecer datos o referencias incorrectos. Por eso hay que abrir el documento original y comprobar que existe y respalda lo que queremos afirmar.
11. Uso 2: detectar qué podría estar desactualizado
En lugar de pedir:
“Reescribe este tema.”
podemos preguntar:
“¿Qué aspectos de este tema debería revisar por posibles cambios recientes?”
Entonces conservamos el control.
12. Uso 3: buscar alternativas
Podemos utilizarla como generador de posibilidades.
“Dame cinco alternativas.”
Después analizamos.
Seleccionamos.
Modificamos.
Y decidimos nosotros.
13. Uso 4: pensar adaptaciones
También puede ser especialmente útil para generar ideas de adaptación ante determinadas necesidades del alumnado.
Pero la IA proporciona opciones.
El docente tiene que decidir:
- cuál tiene sentido;
- cuál es viable;
- cómo adaptarla;
- cómo aplicarla al contexto concreto.
14. Uso 5: que cuestione nuestro trabajo
Este es probablemente uno de los usos que más me interesan.
En lugar de pedir:
“Hazme la programación.”
podemos pedir:
“Hazme diez preguntas difíciles sobre esta programación.”
O:
“¿Qué incoherencias encuentras aquí?”
O:
“Actúa como un tribunal y cuestiona mis decisiones.”
La IA deja entonces de sustituir nuestro pensamiento.
Empieza a desafiarlo.
Las preguntas y objeciones que proponga también necesitan revisión: son material para practicar, no criterios oficiales ni una predicción de lo que preguntará el tribunal.
Utiliza la IA para hacerte mejores preguntas, no para evitar tener que pensar las respuestas.
15. Mi regla para utilizar IA en unas oposiciones
Utilizaría una regla muy sencilla:
Si la inteligencia artificial produce algo que va a aparecer en tu oposición, tienes que poder rehacerlo, explicarlo y justificarlo sin la IA delante.
Si no puedes:
todavía no es tuyo.
Con «hacerlo tuyo» me refiero a comprender y asumir las decisiones docentes, no a reproducir palabra por palabra una respuesta.
Utiliza la IA para pensar mejor, no para dejar de pensar
Creo que esa es la diferencia fundamental.
La inteligencia artificial puede:
- ahorrar tiempo;
- localizar información;
- generar alternativas;
- detectar problemas;
- hacernos preguntas;
- ayudarnos a revisar.
Todo eso tiene muchísimo valor.
Pero hay algo que no deberíamos delegar:
nuestro criterio.
La IA debe aumentar tu capacidad, no sustituirla.
Porque ese criterio es precisamente una de las cosas que tendremos que demostrar el día de la oposición.
¿Utilizas IA para preparar tus oposiciones de Educación Física?
Durante la preparación utilizamos herramientas digitales cuando pueden aportar valor, pero cada tema, programación, situación de aprendizaje o supuesto debe ser comprendido y defendible por el propio opositor.
El objetivo no es evitar la inteligencia artificial.
Es utilizarla de manera que mejore:
- autonomía;
- comprensión;
- análisis;
- creatividad;
- capacidad de decisión.
Puedes consultar la preparación de Educación Física de Primaria o Educación Física de Secundaria, o solicitar una sesión diagnóstica gratuita para comentar tu situación.