Lecturers’ Experiences in Human Expertise and Generative AI in Developing Communicative Speaking Materials for English Foreign Language (EFL)

En las aulas de todo el mundo, los docentes se enfrentan a un desafío constante: cómo ayudar a los estudiantes a aprender a hablar una nueva lengua no solo correctamente, sino de manera significativa. Durante décadas, el enfoque más confiable ha sido centrarse en la comunicación real en lugar de memorizar reglas. Este método, conocido como Enseñanza Comunicativa de la Lengua, pide a los estudiantes que utilicen el lenguaje para resolver problemas, compartir ideas e interactuar entre sí, tal como lo harían en la vida cotidiana. El objetivo es desarrollar una habilidad en la que el estudiante pueda navegar una conversación, no solo recitar un cuadro gramatical. Hoy, una nueva fuerza ha entrado en esta dinámica del aula: la inteligencia artificial generativa. Estos son sistemas informáticos capaces de escribir textos, crear escenarios y redactar planes de clase en segundos. Si bien esta tecnología promete ahorrar tiempo a los profesores y despertar nuevas ideas, también plantea una pregunta silenciosa pero urgente. Si una máquina puede escribir un plan de clase instantáneamente, ¿sigue siendo necesario que el profesor sea el diseñador experto de esa lección? La respuesta es importante porque el aprendizaje de idiomas es profundamente humano; depende de la comprensión de la cultura, la emoción y la naturaleza desordenada e impredecible de la conversación real.

Un equipo de investigadores se propuso observar cómo los profesores de inglés en Indonesia están navegando esta nueva realidad. Se centraron en cinco profesores universitarios que enseñan habilidades de expresión oral a estudiantes que se están formando para ser profesores de inglés. Estos educadores utilizan herramientas como ChatGPT y programas similares para ayudarles a crear materiales para sus clases. Los investigadores no preguntaron si los profesores utilizaban la tecnología; preguntaron cómo la utilizaban. A través de conversaciones detalladas, el equipo escuchó cómo estos profesores equilibraban su propia experiencia profesional con el resultado instantáneo de la inteligencia artificial. Lo que encontraron fue un claro patrón de control humano. Los profesores no se limitaban a copiar y pegar lo que la computadora les entregaba. En su lugar, trataban a la inteligencia artificial como un asistente útil que podía proponer ideas o redactar una primera versión de una lección, pero insistían en ser los editores finales y los tomadores de decisiones.

Los profesores explicaron que su pericia reside en conocer a sus estudiantes específicos y el contexto local. Describieron un proceso en el que podrían pedir a una inteligencia artificial que sugiriera una actividad de juego de roles sobre un mercado o un tema de debate. La computadora generaría rápidamente un guion o un conjunto de instrucciones. Sin embargo, los profesores intervenían para remodelar ese contenido. Notaron que la computadora a menudo producía conversaciones demasiado perfectas, demasiado educadas y demasiado lógicas. El habla humana real, señalaron, está llena de interrupciones, vacilaciones y momentos en los que las personas se malinterpretan antes de encontrar la manera de aclararse. Los profesores reescribían el diálogo fluido de la computadora para incluir estas imperfecciones realistas, asegurándose de que los estudiantes practicaran para el mundo real, no para una simulación pulida. También ajustaban los temas para que se adaptaran a su entorno local, cambiando ejemplos genéricos por cuestiones relevantes de su región, como el turismo local o las preocupaciones ambientales en Sulawesi del Sur.

Esta edición cuidadosa no se trataba solo de corregir errores; se trataba de proteger el valor educativo de la lección. Los profesores descubrieron que, si bien la inteligencia artificial podía ahorrar horas de preparación, no podía reemplazar el juicio necesario para decidir qué necesitaba aprender realmente un estudiante. Un profesor señaló que la computadora podría sugerir una actividad difícil que se veía bien en el papel, pero que confundiría al grupo específico de estudiantes que tenía delante. Otro mencionó que la computadora a menudo pasaba por alto los matices culturales, ofreciendo ejemplos que se sentían ajenos o inapropiados para los estudiantes indonesios. Los profesores actuaban como un filtro, asegurando que cada pieza de material fuera culturalmente relevante y pedagógicamente sólida. Veían la tecnología como una herramienta para superar la fatiga creativa, ofreciendo una chispa de nuevas ideas, pero ellos seguían siendo quienes decidían qué ideas conservar y cómo refinarlas.

El estudio también destacó cómo estos profesores estaban preparando a sus propios estudiantes para esta nueva era digital. En lugar de prohibir la inteligencia artificial, los profesores alentaban a sus alumnos a utilizarla de manera crítica. Pedían a los estudiantes que compararan lo que escribía la computadora con lo que sabían de los libros de texto o de la experiencia de la vida real. El objetivo era enseñar a los estudiantes a cuestionar el resultado, a detectar sesgos y a verificar hechos. Los profesores enfatizaban que la máquina no es neutral; conlleva sus propios supuestos y patrones. Al enseñar a los estudiantes a evaluar la tecnología, los profesores se aseguraban de que la próxima generación de docentes no solo utilizara las herramientas, sino que las comprendiera. Este enfoque convirtió el aula en un espacio para el pensamiento crítico, donde la tecnología servía como objeto de estudio tanto como ayudante.

En última instancia, la investigación sugiere que la forma más eficaz de utilizar la inteligencia artificial generativa en la enseñanza de idiomas es mantener al profesor humano firmemente al mando. La tecnología destaca en velocidad y variedad, ofreciendo una amplia gama de borradores e ideas en instantes. Pero el profesor humano aporta los elementos esenciales de contexto, empatía y juicio profesional. Los profesores de este estudio no se veían a sí mismos siendo reemplazados por máquinas; se veían como los directores de una nueva orquesta, utilizando la tecnología para expandir sus recursos mientras aseguraban que la música fuera fiel a las necesidades de sus estudiantes. El equilibrio que lograron no consistía en cuánto trabajo hacía la computadora, sino en quién tomaba las decisiones importantes. Mientras el profesor siguiera siendo quien definiera los objetivos de aprendizaje, adaptara los materiales a los estudiantes y juzgara la calidad de la interacción, la tecnología serviría como un poderoso apoyo. El estudio concluye que el futuro de la enseñanza de idiomas no radica en elegir entre la experiencia humana y la inteligencia artificial, sino en encontrar una asociación donde la máquina se encargue de lo rutinario y la mente humana se encargue del significado.