Cuando Carl Hendrick tomó su primer viaje en Waymo, el servicio de taxi autónomo, pensó que se parecía mucho al futuro de la educación.
Hendrick es un científico senior del aprendizaje en Alpha School, una animada empresa de escuelas privadas donde entrena modelos de inteligencia artificial para enseñar a los estudiantes; un proceso, dice, que no se diferencia del entrenamiento de un automóvil autónomo.
Para un automóvil de este tipo, “se trata simplemente de miles y miles de kilómetros, entrenándose a partir de datos, y no sólo en una trayectoria lineal. El desafío está en todas las diferentes eventualidades, como el ciclista que se tambalea en la carretera, el niño que sale corriendo”, dice. “Creo que dentro de cinco o diez años sucederá algo similar en la educación, donde entrenamos modelos de IA sobre el aprendizaje y todos los conceptos erróneos y problemas de los niños”.
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Para Alpha School, los equivalentes a las bicicletas que se desvían bruscamente y los peatones inesperados son más bien conceptos erróneos, diferencias de aprendizaje o luchas en el aula de los preadolescentes. Y los “autos” que la compañía está probando tienen niños de 10 años en el asiento trasero.
En teoría, la vida en Alpha School se ve así: los estudiantes pasan dos horas cada mañana (o más, si no alcanzan sus puntos de referencia) trabajando con un tutor de IA que se adapta a las necesidades de cada estudiante, evalúa su progreso y brinda retroalimentación en vivo. Hendrick y otros científicos del aprendizaje de la compañía trabajan con desarrolladores de software para entrenar los modelos utilizando las últimas herramientas de investigación y currículo. Por la tarde, los estudiantes trabajan en “habilidades para la vida” asistiendo a talleres sobre temas que incluyen codificación, emprendimiento y oratoria. La matrícula en la mayoría de los campus oscila entre 40.000 y 75.000 dólares al año.
Y ahora Alpha se está expandiendo. Este otoño, la compañía planea crecer a aproximadamente 50 campus en todo Estados Unidos, incluidas 27 ubicaciones recientemente anunciadas.
Joe Liemandt, el director multimillonario de Alpha School, quiere “llegar a mil millones de niños”, dice Hendrick. El propio Hendrick cree que este enfoque podría ayudar a resolver los problemas que enfrentan los sistemas educativos hoy en día.
Uno de cada cinco estudiantes estadounidenses está crónicamente ausente y los puntajes en lectura y matemáticas han estado disminuyendo en todo el país durante una década. Cuando los utiliza un docente, los modelos de aprendizaje adaptativo como el de Alpha School se han mostrado prometedores a la hora de mejorar el rendimiento y la comprensión de los estudiantes. Alpha lleva la idea mucho más allá, transfiriendo gran parte de la instrucción académica al software.
Alpha School no ha publicado los datos subyacentes detrás de sus afirmaciones. Pero Dan Goldhaber, un investigador educativo de la Universidad de Washington, que vio el modelo de enseñanza de matemáticas de la escuela el año pasado, dice que se parece a otras tecnologías de aprendizaje adaptativo establecidas, como IXL Learning. Esas tecnologías y otros modelos de tutoría de IA se han estudiado públicamente.
En un experimento aleatorio de 2025 realizado en un curso de introducción a la física en la Universidad de Harvard, algunos estudiantes utilizaron un modelo de tutoría de IA adaptativa que los profesores habían entrenado, mientras que otros utilizaron estrategias de aprendizaje activo en clase. Cuando los estudiantes utilizaron el modelo de tutoría, encontraron los investigadores, sus ganancias medias de aprendizaje fueron más del doble.
Kelly Miller, profesora de Harvard y coautora del estudio, dice que el enfoque de Alpha School, que se centra en el aprendizaje activo, es “mejor que lo que existe actualmente en K-12”.
“El futuro de la educación es el aprendizaje adaptativo”, afirma.
Pero Miller utiliza inteligencia artificial y conferencias grabadas para cubrir el material básico, de modo que su tiempo en persona con los estudiantes pueda dedicarse a trabajos más complejos. Si no existe una relación maestro-alumno, como en Alpha School, donde los adultos que supervisan a los estudiantes generalmente no son educadores capacitados, “¿cuál es el punto?” ella dice.
Greg Kestin, autor principal del estudio de Harvard, tiene preocupaciones similares. Si los estudiantes aprenden y son evaluados en condiciones similares, dice, pueden desarrollar “conocimientos frágiles” y desempeñarse bien en ese entorno sin poder aplicar lo que han aprendido en otros lugares.
Gerald LeTendre, investigador de políticas educativas de la Universidad Estatal de Pensilvania, que no trabajó en el estudio, dice que la “premisa básica” de Alpha School no está equivocada. Pero una buena tutoría y una buena enseñanza, subraya, no son equivalentes. “No hay evidencia en la literatura de que se pueda sustituir un modelo de tutoría de IA pura y aun así lograr todos los múltiples efectos que se obtienen al estudiar en un aula”.
Una revisión de la literatura realizada en 2025 de 28 estudios que involucraron a un total de casi 5,000 estudiantes de K-12 encontró efectos generalmente positivos de los sistemas de tutoría inteligentes impulsados por IA, aunque la ventaja fue insignificante en comparación con los sistemas de tutoría no inteligentes que también usaban modelos de aprendizaje activo sin depender de la IA.
Hendrick admite que el modelo de Alpha School “no es perfecto”. Pero sostiene que, de todos modos, la mayoría de los niños no reciben un buen maestro ni una instrucción basada en el aprendizaje de ciencias en el aula. “Existe una enorme variación en la calidad de los docentes y en los resultados de los alumnos, de una manera que a la mayoría de la gente le resultaría impactante”, afirma. “La variación dentro de las escuelas entre la calidad de los docentes es a menudo mayor que la variación entre las escuelas. Si se aplica eso a los médicos o dentistas, habría una protesta pública”.
Ese es el argumento más importante de Hendrick a favor del modelo de Alpha School como solución: “No se puede ampliar la buena enseñanza”, dice. El software, sostiene Hendrick, puede actualizarse en todas las aulas a la vez a medida que surgen nuevos planes de estudio e investigaciones sobre instrucción y puede brindar retroalimentación mucho más rápido que un maestro que califica las tareas una por una.
El software, por supuesto, escala bastante bien, al igual que sus errores. Este año, una investigación de 404 Media informó que algunas de las lecciones del modelo de Alpha School eran defectuosas; un ex empleado dijo: “Los estudiantes eran tratados como conejillos de indias”. La portavoz de Alpha, Anna Davlantes, dice que el equipo de Hendrick pasa sus días “haciendo agujeros en todo constantemente para tratar de ver: ¿Cómo podemos mejorar?”
Si le preguntas a Alpha School, está funcionando. Los datos que ha publicado, mediciones de las habilidades de matemáticas y lectura de los estudiantes basadas en el marco de Medidas de Progreso Académico (MAP) de la Asociación de Evaluación del Noroeste (NWEA), muestran resultados sólidos. Pero eso puede reflejar “quién asiste a la escuela, no la experiencia del niño que asiste”, dice Andrew McEachin, investigador de políticas educativas del Educational Testing Service, que ayudó a desarrollar el sistema MAP de NWEA.
“Estos informes no están diseñados para que se puedan extraer inferencias específicas de ellos”, afirma McEachin. “No se puede señalar una política, programa o sistema escolar específico y decir que estos puntajes están en este nivel por esta razón”.
Miller quiere ver un “análisis más riguroso” del proceso antes de sacar conclusiones sobre lo que hace que Alpha funcione. “No es que no crea que tengan éxito”, afirma. “Pero creo que para ampliarlo, necesitan comprender un poco mejor por qué tiene éxito y cuáles son las cosas que son cruciales para que tenga éxito”.
Esa pregunta se vuelve más apremiante a medida que Alpha crece. La compañía también está comenzando a probar versiones de su modelo en escuelas públicas (dos en Houston y una en Springfield, Massachusetts), donde encontrará una mezcla mucho más amplia de estudiantes. Esas nuevas configuraciones pondrán a prueba la premisa de Hendrick: si la buena enseñanza no puede escalar, ¿puede hacerlo la buena instrucción?