Jesús A. Amado, Katherine J. Castillo y Angélica M. Reyes
«Lectura académica en la era de la inteligencia artificial generativa: implicaciones neurocognitivas para la educación superior»
Neurociencia de la lectura y la escritura. Tecnologías digitales e inteligencia artificial, Claudia de Barros (coord.), José Luis García, Juan Carlos Sánchez, Antonio Delgado y Antonio Hernández, Madrid, Sanz y Torres, 2026. Actas del I Congreso de Neurociencia de la Lectura y la Escritura en la Universidad, celebrado en la UNED, Facultad de Educación, Madrid, 14 y 15 de abril de 2026, comunicación n.º 23.
Se incluye a continuación el texto de la comunicación según su edición en PDF, publicada en la plataforma ResearchGate. Véanse las referencias en la publicación original.
Acceso abierto.
Ilustración del banco de imágenes iStock. Tomada de la web de Inside Higher Ed.INTRODUCCIÓN
La lectura académica constituye uno de los pilares fundamentales de la educación superior, ya que de su dominio depende en gran medida la capacidad de los estudiantes para comprender, analizar y producir conocimiento disciplinar. En este sentido, su desarrollo impacta directamente en la formación del pensamiento crítico, la autonomía intelectual y la calidad del desempeño académico. No obstante, leer en el ámbito universitario dista de ser un proceso simple de decodificación de palabras; por el contrario, implica una actividad cognitiva compleja orientada a la construcción de significado.
En palabras de Cassany: «leer es comprender. Para comprender es necesario desarrollar varias destrezas mentales o procesos cognitivos: [...] aportar nuestros conocimientos previos, [...] elaborar inferencias para comprender lo que sólo se sugiere». De este modo, la lectura académica demanda operaciones cognitivas de alto nivel, como la integración de información, el análisis crítico y la interpretación profunda de textos especializados. Sin embargo, los entornos en los que se desarrollan estas prácticas lectoras han experimentado transformaciones significativas en las últimas décadas.
La creciente digitalización de los procesos educativos ha introducido nuevas plataformas, herramientas y metodologías que amplían las posibilidades de acceso a la información y fomentan dinámicas innovadoras en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Este cambio ha dado lugar a nuevas formas de interacción con los textos, caracterizados por la lectura en pantalla, la navegación hipertextual y el acceso inmediato a grandes volúmenes de información.
En este escenario de cambio, la reciente aparición y rápida expansión de herramientas de inteligencia artificial generativa han introducido un nuevo elemento de transformación en las dinámicas de lectura académica. Estas tecnologías permiten resumir textos, generar explicaciones, responder preguntas y producir contenidos a partir de grandes cantidades de información, lo que está modificando, de manera significativa, la forma en que los estudiantes interactúan con los textos académicos. Si bien estas herramientas pueden facilitar el acceso y la gestión de la información, también plantean interrogantes sobre su posible impacto en los procesos cognitivos implicados en la comprensión lectora, particularmente en lo relacionado con la construcción activa de significado, el pensamiento crítico y el procesamiento profundo del contenido.
En consecuencia, estos nuevos escenarios tecnológicos dejan abiertas múltiples preguntas sobre la manera en que el uso de la inteligencia artificial generativa podría influir en los mecanismos neurocognitivos que sustentan la lectura académica. Comprender estas implicaciones resulta especialmente relevante en el contexto de la educación superior, donde la lectura sigue siendo una práctica central para el aprendizaje y la producción de conocimiento. En este sentido, el objetivo del presente artículo es analizar, desde una revisión teórica, las posibles implicaciones neurocognitivas del uso de inteligencia artificial generativa en los procesos de lectura académica en educación superior.
MARCO TEÓRICO
Bases neurocognitivas de la lectura
Comprender cómo funciona el cerebro durante la lectura resulta fundamental para explicar la complejidad de los procesos implicados en la comprensión de textos. En este sentido, diversos estudios en el campo de la neurociencia cognitiva de la lectura han señalado que el acto de leer no es una capacidad innata del cerebro humano, sino una habilidad culturalmente adquirida que requiere la articulación de múltiples redes neuronales. Por esta razón, el cerebro aprende a reutilizar y reorganizar circuitos neuronales originalmente destinados a otras funciones, como el reconocimiento visual de objetos, el procesamiento del lenguaje oral y la regulación de la atención.
Como resultado de este proceso de reorganización neuronal, el cerebro desarrolla redes especializadas que permiten reconocer símbolos gráficos, asociarlos con sonidos y significados, e integrarlos dentro de estructuras lingüísticas más complejas. Ahora bien, desde el enfoque neurocognitivo, la lectura constituye un proceso complejo «en el que intervienen numerosos procesos sensoriales, motores, de lenguaje, cognición, atención, memoria y control ejecutivo». Estos sistemas operan de manera coordinada para posibilitar la decodificación de los signos escritos, la integración semántica de la información y la regulación de la comprensión a lo largo del proceso lector. De esta manera, el cerebro en el proceso lector funciona a través de un circuito organizado principalmente en el hemisferio izquierdo, compuesto por tres grandes regiones interconectadas.
La primera corresponde a la zona ventral occipitotemporal, relacionada con el reconocimiento visual de las palabras y la identificación rápida de patrones ortográficos. La segunda se localiza en la región dorsal temporoparietal, la cual participa en el procesamiento fonológico y en la integración del significado del lenguaje. Finalmente, una tercera región se ubica en el área frontal inferior, asociada con la articulación del lenguaje, el análisis sintáctico y los procesos de control ejecutivo que regulan la comprensión.
En relación con lo anterior, uno de los procesos centrales dentro de la lectura es el procesamiento semántico, entendido como la capacidad de construir significado a partir de la información textual. En este sentido, la lectura deja de concebirse como una actividad pasiva en la que el lector simplemente recibe el contenido textual y pasa a entenderse como un proceso dinámico en el que el lector integra la información del texto con sus conocimientos previos, sus experiencias y su comprensión del entorno. Dentro de este proceso de construcción de significado, la memoria de trabajo desempeña un papel central.
Este sistema cognitivo permite mantener temporalmente activa la información que el lector procesa mientras avanza en el texto, lo que facilita relacionar las ideas recientes con las que aparecieron anteriormente y conectarlas con los conocimientos almacenados en la memoria a largo plazo. En este sentido, la memoria de trabajo funciona como un espacio mental transitorio que permite organizar, integrar y manipular la información necesaria para comprender el contenido textual.
Lectura profunda y comprensión en la academia
Desde la educación básica primaria, se presentan los textos como instrumentos que caracterizan su información dependiendo de la intención comunicativa que tenga el escritor. Igualmente, en los primeros acercamientos a las producciones escritas se expone al estudiante a un escrito corto, que no lo desvíe de comprender la finalidad del contenido. No obstante, la lectura deviene de diversos procesos que involucran el reconocimiento de las unidades mínimas, la construcción de significados y la formación de frases, los cuales permiten que, con el paso del tiempo, se logre una automatización.
Es así como se presentan los primeros procesos lectores en la vida de un estudiante, los cuales implican, en primera medida, el reconocimiento de los contenidos propios y explícitos de un escrito, además de su idea central y las secundarias que la apoyen. En segunda medida, la educación secundaria exige niveles de comprensión más complejos, los cuales involucran la asociación de los contenidos y una aproximación al pensamiento crítico, con el reconocimiento y práctica de conceptos clave. Por lo que, en tercera instancia, la apropiación de un texto en la formación universitaria recoge los procesos de aprendizaje anteriormente adquiridos en el recorrido académico que, de acuerdo con Rodríguez, en compañía de las técnicas de procesamiento de la información, el estudiante está capacitado para aplicar el conocimiento aprendido y, de esa manera, construir posicionamientos teóricos en gran variedad de campos disciplinares.
En esta misma línea, la comprensión lectora corresponde a un papel fundamental en el progreso de las habilidades lectoras. Por lo tanto, la interrupción del proceso lector a partir de falencias en la adquisición de competencias de resumen, síntesis, identificación de ideas o reconocimiento de estructuras significa un quiebre en la evolución del lector.
De este modo, desde el enfoque neurocognitivo, se afirma que la comprensión lectora involucra procesos sensoriales, motores, de lenguaje y de cognición, entre otros, que se coordinan en el paso de decodificación y procesamiento semántico, elementos que fundamentan la comprensión del texto. Esto implica que leer no es únicamente una actividad visual o lingüística, sino una operación cerebral de alta demanda que integra distintos niveles de procesamiento y control cognitivo.
El proceso lector en las inteligencias artificiales generativas
En los últimos años, las herramientas de inteligencia artificial generativa han emergido con gran rapidez, lo cual ha generado un impacto significativo en distintos ámbitos del conocimiento, en particular en el campo educativo. Estas tecnologías se caracterizan por su capacidad para producir contenidos a partir de grandes volúmenes de datos. Sus sistemas de lenguaje funcionan mediante la identificación de patrones estadísticos de extensos corpus textuales, lo que les permite predecir qué palabras o ideas tienen mayor probabilidad de aparecer juntas en determinados contextos. De este modo, generan respuestas coherentes, aunque ello no implica necesariamente un proceso de razonamiento ni garantiza siempre la exactitud de la información producida. Por esta razón, su uso en contextos educativos requiere una mirada crítica que permita reconocer tanto sus posibilidades como sus limitaciones.
En el ámbito de la lectura académica, estas tecnologías han comenzado a funcionar como mediadoras del proceso lector a través de diferentes tipos de herramientas. Gracias a estas aplicaciones los estudiantes pueden actualmente obtener síntesis inmediatas de textos extensos, formular preguntas directamente al contenido, recibir explicaciones alternativas sobre conceptos complejos o explorar interpretaciones adicionales de un mismo material de estudio. Este nuevo escenario tecnológico puede generar distintos efectos en los procesos de comprensión. Por un lado, se identifican potenciales beneficios asociados al apoyo que estas herramientas pueden ofrecer al proceso lector. Es así como diversos estudios señalan que la inteligencia artificial generativa abre posibilidades inéditas para personalizar el aprendizaje, automatizar determinadas tareas educativas y producir contenidos adaptativos que pueden contribuir a orientar decisiones pedagógicas.
No obstante, junto con estas oportunidades también emergen riesgos relevantes, la literatura reciente advierte que el uso intensivo de estas herramientas puede derivar en problemáticas adicionales, como la dependencia excesiva de los sistemas, la reducción de procesos metacognitivos durante el aprendizaje y el surgimiento de dilemas éticos relacionados con el plagio y la redefinición de la autoría académica. En este sentido, se ha sugerido que los estudiantes deberían interactuar con los sistemas de inteligencia artificial generativa no como simples fuentes de respuestas, sino como herramientas de colaboración que pueden apoyar la construcción activa del conocimiento.
Las implicaciones neurocognitivas en la educación superior
En la era de las inteligencias artificiales, la mediación de estas herramientas en la educación constituye una dinámica de aprendizaje que involucra la personalización de adquisición del conocimiento a través de la estimulación, que ocasiona procesos más rápidos y efectivos de asimilación y apropiación de contenidos. Además, la implementación de la IA en la formación académica proporciona recursos inmediatos de simulación y permite la inmersión en entornos de aprendizaje ajustables y adaptables a necesidades particulares, lo cual se enriquece con la retroalimentación automatizada y la relevancia del aprendizaje al comprender con facilidad diferentes estilos cognitivos.
En cuanto al desempeño cognitivo, la correcta utilización de la IA en los entornos educativos integra la criticidad, además de la capacidad de atender a la evaluación reflexiva y posibilita la mejoría de su capacidad de innovación. Si bien las herramientas de inteligencia artificial pueden apoyar la aclaración de conceptos o ampliar explicaciones, también existe el riesgo de que algunos de estos procesos cognitivos se deleguen en la tecnología, lo que genera un impacto de reducción en el esfuerzo intelectual que caracteriza la lectura profunda.
Ante este panorama, diversos autores señalan la necesidad de profundizar en el estudio de estas transformaciones mediante investigaciones que analicen de manera sistemática las habilidades de lectura y escritura de los estudiantes antes, durante y después del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa. Este tipo de análisis permitiría comprender con mayor claridad cómo estas tecnologías inciden en los procesos de aprendizaje y, a partir de ello, establecer orientaciones que favorezcan prácticas educativas responsables, eficaces y éticamente fundamentadas.
CONCLUSIONES
La revisión teórica realizada permite comprender que la lectura académica continúa siendo un proceso central para el aprendizaje en la educación superior, sustentado en complejos mecanismos neurocognitivos que involucran la atención, la memoria de trabajo, la inferencia y la metacognición. Estos procesos permiten que el lector no solo decodifique información, sino que construya significado, establezca relaciones conceptuales y desarrolle una comprensión crítica del conocimiento disciplinar. Desde esta perspectiva, la lectura profunda sigue siendo un componente esencial para la formación intelectual y para el desarrollo del pensamiento reflexivo en el ámbito universitario.
En este contexto, la irrupción de las herramientas de inteligencia artificial generativa introduce nuevas posibilidades de mediación en los procesos lectores. Si bien estas tecnologías pueden facilitar el acceso a la información, ofrecer explicaciones complementarias y apoyar ciertas tareas cognitivas, también plantean desafíos importantes relacionados con el riesgo de promover formas de procesamiento más superficiales o de trasladar parte del esfuerzo cognitivo hacia la tecnología.
Por ello, más que concebir la inteligencia artificial como un sustituto de la actividad intelectual del estudiante, resulta necesario integrarla como un recurso complementario que fortalezca la comprensión, la reflexión crítica y la autonomía del lector. En última instancia, el desafío para la educación superior no consiste únicamente en incorporar estas herramientas, sino en orientar su uso de manera que potencien, y no debiliten, los procesos cognitivos que hacen posible la lectura académica profunda.
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