Inteligencia artificial y aprendizaje experiencial: una perspectiva ampliada del aprendizaje basado en proyectos en educación

Artificial Intelligence and Experiential Learning: Expanding the Foundations of Project-Based Learning in Education

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la educación contemporánea ha obligado a repensar profundamente las formas en que se concibe, organiza y vive el aprendizaje. Si bien la IA introduce posibilidades inéditas de personalización, retroalimentación inmediata y acceso a contenidos generados dinámicamente, estas novedades tecnológicas no suponen una ruptura con los principios más sólidos de la pedagogía, sino una oportunidad para ampliar sus fundamentos y potenciar sus prácticas. Lejos de desplazar los referentes humanistas del aprendizaje, la integración de la IA plantea un desafío epistemológico: comprender cómo estos sistemas pueden amplificar el valor de la experiencia, reforzar la autonomía intelectual, facilitar la reflexión crítica y expandir los horizontes del aprendizaje basado en proyectos (PBL). En esta convergencia se perfila una pedagogía proyectual ampliada que no sustituye la experiencia humana, sino que la intensifica, la vuelve más accesible y la diversifica.

El punto de partida para esta reflexión lo ofrece el aprendizaje experiencial, cuya estructura cíclica fue formulada por Kolb como un proceso continuo que articula la experiencia concreta, la reflexión, la conceptualización y la experimentación activa. Elliott (2016), en su trabajo sobre la enseñanza del español a partir de proyectos ambientales, confirma la vigencia de este enfoque al mostrar cómo la inmersión en experiencias auténticas sustituye con ventaja la instrucción meramente teórica, elevando la motivación, el pensamiento crítico y la comprensión profunda del contenido. Su diseño curricular, apoyado exclusivamente en experiencias reales y actividades interdisciplinarias, demuestra que la esencia del aprendizaje radica en la autenticidad de las tareas y en la capacidad de los estudiantes para relacionar lo vivido con estructuras conceptuales más amplias. Este estudio se convierte en un recordatorio: la experiencia, y no la tecnología, es el punto de apoyo que hace que el aprendizaje se vuelva significativo.

Sin embargo, las tecnologías emergentes —y especialmente la IA— abren un conjunto de posibilidades que pueden ampliar la potencia pedagógica de este ciclo experiencial sin alterar su lógica fundamental. La revisión sistemática realizada por Jiang, Omar y Kamaruzaman (2025) sintetiza doce estudios recientes sobre la integración de IA y PBL en la enseñanza del inglés como lengua extranjera, identificando siete elementos clave que emergen de esta sinergia: la retroalimentación en tiempo real, la personalización adaptativa, los escenarios auténticos simulados, la disponibilidad permanente de asistentes lingüísticos, el andamiaje inteligente de proyectos, la capacidad para promover la colaboración y la generación automática de contenidos. Estos elementos no representan simples añadidos instrumentales, sino una reconfiguración profunda de cómo se desarrolla cada fase del ciclo de aprendizaje experiencial.

La experiencia concreta, por ejemplo, se enriquece mediante simulaciones que recrean situaciones comunicativas reales, diálogos generados por IA que permiten practicar sin ansiedad, o escenarios que antes eran logísticamente inaccesibles. La reflexión, por su parte, se profundiza gracias a sistemas de análisis automatizado que ofrecen datos objetivos sobre errores, patrones discursivos o progresos, permitiendo al estudiante identificar aspectos que normalmente pasarían desapercibidos. La conceptualización abstracta se ve potenciada cuando modelos de IA sintetizan contenido, organizan la información en mapas conceptuales y adaptan explicaciones al nivel de competencia del usuario. Finalmente, la experimentación activa se expande gracias a la capacidad de la IA para proponer nuevos desafíos personalizados, sugerir iteraciones para mejorar un prototipo o facilitar la transición hacia proyectos de mayor complejidad. De este modo, la IA se convierte en un amplificador del aprendizaje experiencial: no altera su estructura epistemológica, pero multiplica sus posibilidades, acelerando los ciclos y enriqueciendo la calidad de la experiencia.

Ahora bien, la integración efectiva de estas tecnologías depende de manera decisiva de la percepción, disposición y formación de los docentes. El estudio cuantitativo de Ruiz Viruel, Sánchez Rivas y Ruiz Palmero (2025), realizado con 300 profesores de primaria, secundaria y universidad, aporta evidencia contundente en esta dirección. Sus resultados revelan que los docentes consideran el PBL mediado por IA significativamente más eficaz que el PBL tradicional, con un tamaño de efecto notable (d = 1.30). Según los autores, la IA mejora la personalización del aprendizaje, reduce la ansiedad estudiantil al proporcionar retroalimentación inmediata, incrementa la motivación y fomenta la autonomía. Sin embargo, también identifican riesgos que no pueden ser ignorados: la sobreautomatización, la dependencia excesiva de sistemas algorítmicos, la insuficiencia de infraestructura tecnológica y la necesidad urgente de capacitación docente. Esta tensión evidencia que la IA, aunque poderosa, no puede operar por sí sola como garante de calidad educativa: requiere una mediación humana que preserve la reflexión crítica, la ética del aprendizaje y el carácter social de la enseñanza.

Al contrastar estos estudios surge un punto crucial: la IA no constituye la esencia del aprendizaje basado en proyectos ni del aprendizaje experiencial. Elliott (2016) muestra que experiencias auténticas cuidadosamente diseñadas, sin mediación tecnológica alguna, pueden generar aprendizajes profundos, interdisciplinarios y altamente motivadores. De ahí que el lugar de la IA no sea el de reemplazo, sino el de expansión. La tecnología amplifica lo que la pedagogía bien fundamentada ya sabe hacer: organizar experiencias significativas, promover la reflexión, articular conceptos y provocar nuevas acciones. Pero el eje sigue siendo la experiencia humana, situada, contextual y social.

La perspectiva que se desprende de la lectura conjunta de estos trabajos es, por tanto, clara: la integración de IA y PBL constituye una evolución natural de la pedagogía experiencial, siempre y cuando se preserve la centralidad de la mediación docente y se evite reducir el aprendizaje a la ejecución mecánica de tareas guiadas por algoritmos. La IA ofrece oportunidades inéditas para democratizar la personalización, aumentar la accesibilidad a experiencias significativas y diseñar proyectos más complejos y flexibles. Pero estas oportunidades solo pueden realizarse plenamente en un marco ético y pedagógico que considere cuestiones como el sesgo algorítmico, las brechas de acceso, la formación digital de los docentes y la necesidad de mantener espacios de interacción auténtica entre estudiantes y profesores.

Desde esta perspectiva, la IA no redefine la educación, sino que obliga a reimaginarla desde sus fundamentos más sólidos: la experiencia, la reflexión y el proyecto. Una pedagogía proyectual ampliada no es un nuevo modelo, sino una ampliación del horizonte pedagógico. Implica comprender que el proyecto sigue siendo el corazón del aprendizaje porque vincula a los estudiantes con problemas reales, les permite actuar en contextos auténticos y favorece la construcción de sentido. Implica entender que la experiencia sigue siendo el motor del aprendizaje porque nutre la reflexión, guía la abstracción y provoca nuevas acciones. Y, finalmente, implica reconocer que la IA puede funcionar como un mediador tecnológico que expande estas capacidades humanas, siempre que su uso se sostenga en una ética de la responsabilidad y en una visión crítica de sus alcances y limitaciones.

En suma, la educación del presente y del futuro no requiere optar entre humanismo y tecnología, sino tejer una relación más sofisticada entre ambos. La IA puede ser una aliada poderosa para fortalecer el aprendizaje experiencial y los proyectos auténticos, pero solo si se integra desde una mirada pedagógica amplia, consciente de que la tecnología no sustituye la experiencia, sino que la amplifica. Esta perspectiva invita a los docentes a diseñar experiencias cada vez más ricas, a acompañar de manera crítica y reflexiva el uso de la IA, y a garantizar que la interacción humana, la reflexión ética y el carácter social del aprendizaje sigan ocupando el lugar central que merecen en cualquier proyecto educativo.

Referencias

Elliott, L. (2016). Experiential learning informs classroom instruction: Teaching environmental conservation in a middle school Spanish classroom. Excellence in Education Journal, 5(1), 24–37. Experiential Learning

Jiang, Y., Omar, M., & Kamaruzaman, F. (2025). Exploring the AI-enhanced project-based learning for English language acquisition: A systematic review of the key elements and emerging technology trends. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 24(2), 636–652. https://doi.org/10.26803/ijlter.24.2.31 IA

Kolb, D. (1984). Experiential learning: Experience as the source of learning and development. Prentice Hall.

Ruiz Viruel, S., Sánchez Rivas, E., & Ruiz Palmero, J. (2025). The role of artificial intelligence in project-based learning: Teacher perceptions and pedagogical implications. Education Sciences, 15(2), 150. https://doi.org/10.3390/educsci15020150