Por. Lic. Héctor Molina
Recordemos que…
La toma de apuntes es una técnica de estudio activa que consiste en la selección, organización y registro de información relevante durante un proceso de aprendizaje. Ya sea una clase magistral, la lectura de un texto o la visualización de un video educativo.
Tips para la toma de apuntes en tiempos de IA
Ahora, en el presente con la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) no debe significar que se elimina la necesidad de tomar apuntes, sino que transforma su propósito: ya no se trata de transcribir información, función que la IA realiza con mayor velocidad, sino de procesar y jerarquizar el conocimiento en tiempo real para generar huellas de memoria profundas.
Veamos algunos lineamientos científicos y técnicos para una toma de apuntes estratégica en esta nueva era:
- El fenómeno de la codificación generativa
La neurociencia del aprendizaje, respaldada por autores como Pam Mueller y Daniel Oppenheimer, sugiere que el uso de teclados fomenta la “transcripción literal”, un proceso cognitivo superficial. En tiempos de IA, donde las máquinas pueden transcribir cualquier audio, el estudiante debe priorizar la escritura manual o el uso de lápices ópticos. Al escribir a mano, el cerebro se ve obligado a resumir y parafrasear debido a la limitación de velocidad, lo que activa áreas como la corteza motora y la prefrontal, que están vinculadas con la consolidación de la memoria a largo plazo.
- El Método Cornell adaptado al pensamiento crítico
En lugar de usar la IA para que resuma por nosotros, debemos usar el formato de Método Cornell para forzar el diálogo con la información.
- Columna de indicios. Se hace necesario entender que se debe evitar anotar preguntas desafiantes que la IA no pueda responder de forma genérica, o conceptos que conecten con conocimientos previos como lo señala David Ausubel al desarrollar la teoría del Aprendizaje significativo.
- Área de notas. Evitar listas interminables. Se recomienda el uso de abreviaturas personales y símbolos que representen relaciones lógicas (causa-efecto, oposición, relevancia).
- Resumen inferencial. Al finalizar, en lugar de pedirle a un modelo de lenguaje que resuma la clase, el estudiante debe redactar su propia síntesis. La IA puede usarse después para contrastar si se omitió algún dato técnico, pero nunca para sustituir el esfuerzo de síntesis inicial.
- La Técnica de Sketchnoting o notas visuales
La Teoría de la Codificación Dual de Allan Paivio sostiene que el cerebro procesa la información por dos canales: verbal y visual. En un entorno saturado de texto generado por IA, los apuntes que integran esquemas, flechas y dibujos sencillos tienen una mayor tasa de retención. La IA puede generar imágenes, pero el acto de traducir un concepto abstracto, como la sinapsis, a un dibujo propio obliga a una comprensión profunda que ninguna herramienta externa puede replicar.
- Selección de información y filtro de relevancia
Uno de los mayores riesgos actuales es el exceso de información, infoxicación. Los apuntes deben centrarse en los eslabones perdidos. Aquello que el docente aporta desde su experiencia clínica o académica y que no se encuentra en una búsqueda estándar de IA. Tomar nota de las anécdotas, casos de estudio específicos y matices éticos es lo que dará valor agregado al aprendizaje, diferenciando al estudiante de un procesador de datos.
- Revisión activa y el uso de la IA como tutor
La ciencia del aprendizaje destaca la “práctica de recuperación” como la técnica más efectiva.
Una vez tomados los apuntes, se puede alimentar a la IA con ellos y pedirle: “Basado en mis notas, hazme 3 preguntas de nivel experto que me obliguen a aplicar este concepto”. De esta manera, la IA no hace el trabajo por el alumno, sino que actúa como un examinador que valida la solidez de los apuntes tomados.
- Organización mediante mapas conceptuales dinámicos
A diferencia de los mapas mentales simples, los Mapas conceptuales de Joseph Novak requieren proposiciones claras, palabras de enlace. En tiempos de IA, es útil construir la estructura del mapa a mano durante la sesión para entender la jerarquía de los conceptos. Posteriormente, se pueden utilizar herramientas digitales para expandir nodos específicos, pero la estructura de “árbol” original debe nacer del razonamiento propio para evitar el aprendizaje pasivo.
- Metacognición y anotación de procesos
Es fundamental incluir en los márgenes “notas sobre las notas”. Esto incluye registrar dudas personales, emociones vinculadas al tema o momentos de confusión. Según la psicología educativa, esta monitorización metacognitiva ayuda a regular el esfuerzo de estudio posterior, permitiendo que el estudiante identifique exactamente dónde necesita apoyo de su docente o de herramientas tecnológicas adicionales.
En conclusión, la toma de apuntes en la era de la IA debe dejar de ser un ejercicio de almacenamiento de datos para convertirse en un ejercicio de ingeniería del pensamiento, donde el papel y el lápiz actúan como extensiones de nuestras redes neuronales para filtrar lo esencial de lo accesorio.
