Lexacademiallc

El profesor Alfonso Martínez Piovanetti, Catedrático Auxiliar de la Escuela de Derecho de la Universidad de Puerto Rico, ofrece su punto de vista sobre la inteligencia artificial y cómo aprender a no usarla. La columna aparece hoy en El Nuevo Día en su sección de Opinión con el título: Prima:Inteligencia artificial y humanismo cauteloso.

(3 de junio de 2026)

La Escuela de Derecho de Berkeley adoptó una política que prohíbe que la IA conceptualice, esquematice, redacte o incluso revise el trabajo del alumno, aunque deja al profesor modularla según el curso, destaca Alfonso Martínez.

En su reciente encíclica Magnifica Humanitas, el papa León XIV ofreció uno de los pronunciamientos más articulados sobre la inteligencia artificial y su impacto en la humanidad. Una de sus advertencies sobre lo cognitivo debería incomodar a quienes enseñamos: la tecnología ejerce “la sutil seducción que hace parecer inútil el pensamiento humano precisamente cuando más se necesita”.

No se trata de una intuición piadosa. El año pasado, investigadores del MIT Media Lab midieron la actividad cerebral de personas que redactaban ensayos con ChatGPT, con Google o sin ayuda alguna. Quienes delegaron la escritura en la máquina mostraron menos conectividad cerebral, retuvieron mucho menos de lo que escribieron y cada vez confiaban menos en su propio juicio. Los autores lo llamaron deuda cognitiva acumulada: la erosión del pensamiento como resultado de la delegación. El riesgo se agrava ahora que la inteligencia artificial, no un mero chatbot reactivo, ejecuta tareas completes con cada vez mayor grado de autonomía.

Conviene recordar que la inteligencia artificial imita funciones del razonamiento humano y a menudo nos supera en velocidad y cálculo, pero no piensa ni tiene conciencia o creatividad propia. Como dice la encíclica, estos sistemas “no viven una experiencia, no poseen un cuerpo, no pasan por la alegría y el dolor, no maduran en las relaciones ni conocen desde dentro lo que significan el amor, el trabajo, la amistad y la responsabilidad”.

Lo anterior no significa que debamos condenarla. Entre la idolatría y el rechazo cabe un humanismo cauteloso. El papa León XVI advierte que el progreso técnico no debe demonizarse, pues “la tecnología puede sostener también el cuidado mutuo entre personas… sin despojar al ser humano de su libertad y de su juicio”.

En muchos contextos profesionales, vanagloriarse de no utilizar esta tecnología tiene tanto sentido como que una contable presuma de no usar calculadora o un médico del estetoscopio. La diferencia, sin embargo, es que la inteligencia artificial no solo amplifica capacidades técnicas, sino que también interviene sobre procesos cognitivos que antes permanecían exclusivamente humanos.

En la profesión jurídica, el Tribunal Supremo ya hizo de la competencia y la diligencia tecnológica un deber ético: hay que conocer cómo funcionan, con sus beneficios y riesgos. Ante el reto pedagógico, hace poco la Escuela de Derecho de Berkeley adoptó una política que prohíbe que la inteligencia artificial conceptualice, esquematice, redacte o incluso revise el trabajo del estudiante, aunque deja al profesor modularla según el curso. No es temor a la máquina, sino fidelidad a las facultades y al análisis crítico que formarán al futuro profesional.

Pero el prohibicionismo absolute conlleva otros peligros. Al igual que ocurre con las sustancias controladas, la prohibición tajante desplaza la conducta a la clandestinidad, donde se vuelve más riesgosa. Si vedamos la inteligencia artificial en el salón, los estudiantes la usarán igual, sin guía, sin criterio y sin control.

El acercamiento al que apunta la encíclica es la reducción de riesgos. Educar en el uso de la inteligencia artificial es también enseñar a decidir cuándo y para qué no usarla. No es una frontera del ser humano contra la máquina, falsa dicotomía que debemos desarmar, sino la del juicio propio, que ninguna máquina vive, sufre ni madura por nosotros.

https://www.elnuevodia.com/opinion/punto-de-vista/inteligencia-artificial-y-humanismo-cauteloso/

We All Say "Teach Critical Thinking." But Few Say How!

Abrami et al. (2015) answer the how. Their meta-analysis pooled 341 effect sizes, and the verdict is both reassuring and humbling: critical thinking can be taught, but the effect is modest, and the method matters enormously.

They sort what works into three moves.
1. Dialogue (discussion, debate, teacher-posed questions).
2. Authentic instruction (real-world problems, case studies, role-play).
3. Mentoring (modeling, coaching, guided practice).

Each helps on its own. Combine all three and the effect nearly doubles.

Mentoring is the surprise. Abrami et al. report it "did not generate especially strong results when analyzed on its own" (p. 302), yet layered onto the others it works as a catalyst. Strong discussion plus real problems plus intentional modeling is the recipe.

One finding matters most now. Teaching critical thinking inside a subject beat teaching it as an abstract skill. Generic "critical thinking" courses are the weaker bet.

The humbling part is the disposition gap. Students may know how to evaluate an argument. Whether they'll bother when ChatGPT is right there is another question. That's the same problem behind cognitive surrender (Shaw and Nave, 2026) and metacognitive laziness (Fan et al., 2025): habits are harder to build than skills.

The paper is from 2015, written before pocket reasoning engines. That makes it more urgent. Dialogue, real problems, and coaching can't be outsourced to AI.

The technology keeps getting smarter. The pedagogical fundamentals haven't changed.

Link in the first comment!



References

Abrami, P. C., Bernard, R. M., Borokhovski, E., Waddington, D. I., Wade, C. A., & Persson, T. (2015). Strategies for teaching students to think critically: A meta-analysis. Review of Educational Research, 85(2), 275-314.

Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X., & Gašević, D. (2025). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. _British Journal of Educational Technology, 56_(2), 489–530.

Shaw, S. D., & Nave, G. (2026). Thinking fast, slow, and artificial: How AI is reshaping human reasoning and the rise of cognitive surrender. Working paper, The Wharton School, University of Pennsylvania.

El tribunal no puede responder: sobre los límites de la crítica judicial pública - NotiCel - La verdad como es - Noticias de Puerto Rico - NOTICEL Cuando la tragedia exige culpables inmediatos Puerto Rico llora. Y cuando una sociedad llora con rabia, busca responsables con nombre y apellido....

Felicidades !

La Junta Examinadora informó los resultados de las reválidas administradas en marzo de 2026.

La reválida de Derecho General registró un 45% de aprobación, mientras que la reválida de Derecho Notarial alcanzó un 88%.

Lee la nota completa aquí y consulta los históricos: https://bit.ly/4dJDkix