La educación está viviendo una transformación profunda gracias a la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, ¿cómo podemos visualizar esa interacción entre lo que un estudiante cree saber y lo que realmente sabe, desde el punto de vista de la IA? Para responder a esta pregunta, podemos tomar prestado un modelo clásico de la psicología: la Ventana de Johari.
¿Qué es la Ventana de Johari?
Creado en 1955 por los psicólogos Joseph Luft y Harrington Ingham, el modelo de la Ventana de Johari busca representar cómo se divide el conocimiento que tenemos sobre nosotros mismos y lo que los demás perciben de nosotros. El modelo se compone de cuatro cuadrantes:
- Área Abierta: Lo que tanto yo como los demás saben de mí.
- Área Ciega: Lo que los demás saben de mí, pero yo no.
- Área Oculta: Lo que yo sé de mí, pero los demás no.
- Área Desconocida: Lo que ni yo ni los demás saben de mí.
Este esquema se ha aplicado en coaching, liderazgo, desarrollo personal… y ahora también en educación con IA.
¿Cómo se adapta la Ventana de Johari al aprendizaje con inteligencia artificial?
La IA educativa tiene la capacidad de analizar datos de rendimiento académico, patrones de comportamiento y participación del estudiante. Al hacerlo, puede generar un “mapa cognitivo” que nos permite visualizar la relación entre:
- Lo que el estudiante cree que sabe.
- Lo que realmente sabe.
- Lo que desconoce.
- Lo que la IA puede (o no) detectar en su proceso de aprendizaje.
Esta versión adaptada permite dividir el proceso de aprendizaje en cuatro zonas clave que orientan cómo intervenir y personalizar la enseñanza con IA.
Las cuatro zonas del aprendizaje
La siguiente imagen desarrollada por Silvia Prieto organiza la información según dos ejes: lo que es conocido o no por el estudiante, y lo que es detectado o no por la IA. Así se forman las siguientes áreas:
1. Área abierta
(Lo que el estudiante y la IA saben)
Aquí se encuentran los conocimientos, habilidades y preferencias que tanto el estudiante como la IA han identificado claramente. Es el terreno donde el aprendizaje es más efectivo: el estudiante se siente cómodo y la IA puede reforzar esos contenidos con actividades personalizadas.
IA en acción:
La IA sugiere contenido adecuado, propone ejercicios adaptados y refuerza fortalezas.
Ejemplo: Un estudiante que domina fracciones y la IA lo confirma con sus resultados; se le ofrecen ejercicios avanzados para mantenerlo motivado.
2. Área ciega
(Lo que la IA sabe, pero el estudiante no)
Aquí están los errores frecuentes, los vacíos de contenido o las debilidades que el alumno no percibe, pero que la IA detecta al analizar los resultados.
IA en acción:
La IA genera retroalimentación personalizada: explica errores, propone repasos o sugiere estrategias de mejora.
Ejemplo: El estudiante cree entender el concepto de “fuerza neta”, pero la IA nota que falla en ejercicios aplicados. La IA propone una revisión con simulaciones visuales.
3. Área oculta
(Lo que el estudiante sabe, pero la IA no ha detectado aún)
Aquí están los aprendizajes informales o personales que aún no se reflejan en los datos analizados por la IA. Puede incluir curiosidades, proyectos personales o conocimientos autodidactas.
IA en acción:
Se pueden integrar actividades extracurriculares, foros de discusión o experiencias personales que enriquezcan el perfil del estudiante.
Ejemplo: Un estudiante apasionado por la astronomía crea un proyecto personal, pero la IA no lo capta hasta que lo comparte en una plataforma o foro educativo.
4. Área desconocida
(Lo que ni la IA ni el estudiante saben aún)
Este es el terreno del potencial oculto: talentos que aún no se manifiestan o nuevas formas de aprendizaje por descubrir.
IA en acción:
La IA propone rutas nuevas, sugiere conexiones interdisciplinarias o presenta desafíos que despiertan habilidades inesperadas.
Ejemplo: Un simulador de diseño 3D revela el talento espacial de un estudiante que nunca se había expuesto a esa herramienta.
¿Para qué sirve este modelo?
Al adaptar la Ventana de Johari al contexto educativo con IA, logramos:
- Personalizar el aprendizaje, enfocándonos en las fortalezas y necesidades reales del estudiante.
- Fomentar el autoconocimiento, ayudando al alumno a descubrir lo que aún no sabe de sí mismo.
- Promover la exploración, integrando intereses y experiencias personales.
- Estimular la creatividad y la innovación, abriendo camino a talentos ocultos.
Este modelo puede ser útil para docentes, estudiantes, orientadores y desarrolladores de tecnología educativa que buscan una educación más humana, flexible y centrada en la persona.
Reflexión final
La IA no solo puede corregir ejercicios o sugerir contenidos. Bien utilizada, puede convertirse en una herramienta de descubrimiento personal y académico. Adaptar la Ventana de Johari al aprendizaje es una invitación a mirar más allá de las notas y de los algoritmos, para entender cómo aprendemos, qué nos motiva y qué estamos listos para descubrir.
Fuentes:
- Luft, J., & Ingham, H. (1955). The Johari Window: A Graphic Model of Awareness in Interpersonal Relations
- UNESCO (2022). Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers
- Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning
- OECD (2021). AI and the Future of Skills
REDACCIÓN WEB DEL MAESTRO CMF
MATERIAL DE DESCARGA: LA VENTANA DE JOHARI
