Autonomía epistémica frente a la inteligencia artificial generativa: bases para un modelo de andamiaje inverso

• Autores: Fernando A. Ramos Zaga
• Localización: Revista de educación, ISSN 0034-8082, Nº 414 (Octubre-Diciembre), 2026, págs. 29-50
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Epistemic Autonomy in the Age of Generative Artificial Intelligence: Foundations for a Reverse Scaffolding Model
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• Resumen
  • español

    La incorporación de la inteligencia artificial generativa en la educación superior ha reconfigurado las formas de acceso, procesamiento y producción del conocimiento al introducir una mediación algorítmica capaz de anticipar productos académicos completos antes de que el estudiantado desarrolle una comprensión conceptual autónoma. Aunque estas herramientas pueden agilizar tareas y ampliar el acceso a la información, su integración plantea interrogantes sobre la conservación de la agencia intelectual y la capacidad del alumnado para justificar, evaluar y producir conocimiento por cuenta propia. El presente artículo analiza la transformación de la autonomía epistémica asociada al uso de inteligencia artificial generativa como andamiaje cognitivo en la educación superior. Mediante una investigación cualitativa de carácter teórico-analítico, sustentada en una revisión narrativa crítica y en un análisis conceptual integrador, se articulan aportes de la psicología sociocultural, la teoría de la carga cognitiva, la metacognición, la epistemología de la virtud y la literatura sobre integración educativa de estas tecnologías. El análisis muestra que la mediación algorítmica altera propiedades centrales del andamiaje clásico al invertir la secuencia entre comprensión y producción, reducir dificultades deseables y debilitar la retirada progresiva del apoyo externo. La contribución original radica en vincular las categorías de deuda cognitiva y andamiaje inverso para explicar, respectivamente, los procesos de sustitución procedimental que erosionan la agencia epistémica y las operaciones metacognitivas mediante las cuales el estudiantado evalúa, corrige y reorienta los productos generados. A partir de esta articulación, se sostiene que los efectos formativos de la inteligencia artificial generativa dependen menos de sus capacidades técnicas que de la arquitectura pedagógica que regula su incorporación. En consecuencia, su integración requiere trazabilidad del proceso, esfuerzo autónomo previo, retirada gradual del soporte, alfabetización crítica del profesorado y marcos institucionales capaces de preservar la autorregulación, la evaluación reflexiva y la construcción autónoma del conocimiento.

  • English

    The integration of generative artificial intelligence into higher education has reconfigured how knowledge is accessed, processed, and produced by introducing an algorithmic intermediary capable of generating complete academic outputs before students develop an autonomous conceptual understanding. Although these tools can streamline tasks and expand access to information, their adoption raises concerns about preserving intellectual agency and students’ ability to justify, evaluate, and generate knowledge independently. This article examines the transformation of epistemic autonomy associated with the use of generative artificial intelligence as cognitive scaffolding in higher education. Using a qualitative theoretical-analytical approach grounded in a critical narrative review and an integrative conceptual analysis, the study brings together insights from sociocultural psychology, cognitive load theory, metacognition, virtue epistemology, and the literature on the educational integration of these technologies. The analysis shows that algorithmic mediation alters core properties of classical scaffolding by reversing the sequence between understanding and production, reducing desirable difficulties, and weakening the gradual withdrawal of external support. The article’s original contribution lies in linking the concepts of cognitive debt and reverse scaffolding to explain, respectively, the processes of procedural substitution that erode epistemic agency and the metacognitive operations through which students evaluate, revise, and redirect algorithmically generated outputs. Building on this conceptual integration, the article argues that the educational value of generative artificial intelligence depends less on its technical capabilities than on the pedagogical architecture governing its use. Accordingly, its effective integration requires process traceability, prior independent effort, gradual withdrawal of support, critical AI literacy among faculty, and institutional frameworks capable of preserving self-regulation, reflective assessment, and the autonomous construction of knowledge.