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En el marco de la apertura de EduIA Conf 2026 impulsada por Ceibal y la comunidad educativa regional, el debate sobre la inteligencia artificial en las aulas ha superado la fase del asombro técnico o la prohibición reactiva. El verdadero reto pedagógico contemporáneo radica en enfrentar el fenómeno de la rendición cognitiva (cognitive offloading no mediado): la tendencia del estudiantado a delegar en los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) no solo la redacción formal, sino el esfuerzo reflexivo, el razonamiento deductivo y la metacognición.

Cuando un estudiante recurre a un asistente de IA genérico como un «oráculo infalible» que entrega la respuesta final inmediata, el ciclo de aprendizaje se interrumpe: no hay conflicto cognitivo, no hay hipótesis ni ensayo y error. Frente a este riesgo, esta cápsula rescata el método socrático clásico y los principios del construccionismo de Seymour Papert y el andamiaje (scaffolding) de Jerome Bruner, articulados con las investigaciones recientes de la Raspberry Pi Foundation (Experience AI: Think first, prompt second) y los marcos de Social Explainable AI (Social XAI).

El objetivo es transformar al estudiante de consumidor pasivo en diseñador y auditor de inteligencia artificial. En lugar de interactuar con chatbots oraculares, los alumnos aprenden a parametrizar y estructurar instrucciones de sistema (system prompts) para crear asistentes de tutoría que apliquen mayéutica: asistentes que nunca entregan la solución directa, sino que devuelven preguntas orientadoras, pistas graduadas, contraejemplos y desafíos para que sea el propio aprendiz quien construya el conocimiento.