Dr. Pedro Vidal-Szabó
Jefe del Magíster en Educación Matemática · Universidad de Los Lagos
PISA 2025 deja para Chile una paradoja difícil de ignorar. Mientras solo el 41% de los estudiantes de 15 años alcanza al menos el Nivel 2 en Matemática —umbral desde el cual un joven puede reconocer cómo una situación sencilla puede representarse matemáticamente sin instrucciones directas—, el 51% declara usar chatbots de inteligencia artificial para aprender al menos una vez por semana. Además, un 39% los utiliza para realizar una primera búsqueda sobre un tema y un 33% para resumir textos o redactar tareas. La IA, en otras palabras, ya forma parte cotidiana del aprendizaje antes de que una proporción importante de nuestros estudiantes haya consolidado competencias matemáticas básicas.
El contraste es todavía más inquietante cuando se mira el otro extremo. En Chile, casi ningún estudiante alcanza los niveles 5 o 6 en Matemática, frente a un 8% en la OCDE. Esos niveles implican modelar situaciones complejas y seleccionar, comparar y evaluar estrategias de resolución. No tenemos, entonces, solo un problema de piso; también tenemos un problema de techo. Y no parece ser el accidente de una medición. Respecto de 2015, aumentó en diez puntos porcentuales la proporción de estudiantes bajo el Nivel 2 y la tendencia muestra una pérdida cercana a 20 puntos en el promedio durante la última década. PISA confirma, además, que el desempeño de 2025 es significativamente inferior al observado en 2015 y 2018.
La tentación inmediata es abrir el debate conocido: permitir o prohibir celulares, ChatGPT sí o no, más tecnología o menos tecnología. Pero esa discusión resulta muy improductiva. PISA muestra que el 48% de los estudiantes chilenos señala que sus compañeros se distraen frecuentemente con dispositivos digitales durante las clases de ciencias, frente a un 28% en la OCDE. La lección no es que la tecnología sea enemiga del aprendizaje, sino algo bastante más elemental: la digitalización no equivale automáticamente a innovación ni a aprendizaje. Incorporar dispositivos, plataformas o IA no transforma, por sí solo, la actividad intelectual que ocurre en una sala de clases.
La pregunta relevante para la Educación Matemática es otra: ¿qué necesita saber y saber hacer un estudiante para evaluar una respuesta producida por una máquina que aprende? ¿Cómo detecta un error numérico, reconoce una inferencia dudosa, juzga si un resultado es plausible o decide entre dos estrategias cuando ambas vienen formuladas con la misma seguridad de un chatbot? Cuanto más capaces sean las máquinas de ejecutar procedimientos, producir gráficos o resolver ecuaciones, más insuficiente resulta reducir la Matemática escolar a reproducir algoritmos. Por tanto: interpretar, representar, estimar, argumentar, modelizar, contrastar y justificar adquieren todavía más valor.
Este desafío tampoco debería separarse de la agenda de pensamiento computacional. PISA 2025 informa que los estudiantes chilenos también se sitúan bajo el promedio OCDE en resolución computacional de problemas. Matemática y pensamiento computacional no deberían abordarse como agendas desconectadas: ambos demandan descomponer problemas, identificar regularidades, construir representaciones, evaluar estrategias y revisar soluciones. Si el currículo los trata como compartimentos separados —y a la IA como una tercera novedad que simplemente agregamos al programa— corremos el riesgo de modernizar el vocabulario sin transformar el aprendizaje.
Aquí quedan interpelados el currículo, las políticas públicas y la formación de profesores. Un currículo pertinente para esta época no necesita simplemente “más IA”, sino mejores oportunidades para pensar matemáticamente con y sin ella: estimar antes de aceptar un cálculo, cuestionar un gráfico, distinguir asociación de causalidad, reconocer incertidumbre y exigir evidencia. La formación docente, a su vez, debe preparar profesores capaces de diseñar tareas en las que una respuesta automática no cierre el problema, sino que lo abra; comparando soluciones, detectando supuestos, discutiendo errores y justificando decisiones.
PISA toma una fotografía a los 15 años, pero esa imagen resume una trayectoria escolar acumulada. La inteligencia artificial no creó nuestra fragilidad matemática; simplemente la hace más visible y urgente. La IA ya llegó y no esperará a que mejoren nuestros indicadores. Por eso, quizá la pregunta menos interesante sea “¿usaste ChatGPT?”. La verdaderamente educativa es otra: “¿cómo sabes que lo que te respondió tiene sentido?”. Cuanto más hagan las máquinas, más necesitaremos formar personas capaces de interpretar, cuestionar, argumentar y decidir matemática y estadísticamente.
Fuente de datos: OECD (2026), PISA 2025 Results (Volume I) – Country Notes: Chile.
Publicado por: Loreto Bustos Novoa
