Aprendizaje con esfuerzo: se siente peor y funciona mejor

El aprendizaje con esfuerzo tiene un problema de imagen: se siente peor mientras funciona mejor. En un estudio aleatorizado de 2019 publicado en PNAS, estudiantes universitarios de física en clases de aprendizaje activo aprendieron más que los que tomaron clases magistrales impecables, pero calificaron su propio aprendizaje como menor. La explicación de los investigadores es lo que todo papá debería saber: cuando los estudiantes sienten el esfuerzo mental extra, “al principio interpretan ese esfuerzo como señal de que están aprendiendo peor”.

Ahora dale a un niño una herramienta de IA que hace que cada tarea se sienta suavecita. Con esa misma lógica, le va a parecer el mejor maestro de su vida. Esa sensación hay que cuestionarla.

Puntos clave

• En Deslauriers et al. (PNAS, 2019), estudiantes universitarios de física asignados al azar a clases activas aprendieron más pero sintieron que aprendían menos que sus compañeros en clases magistrales de profesores muy bien evaluados.
• Parte de la causa fue el esfuerzo: los estudiantes confundieron la exigencia del aprendizaje activo con una señal de que les iba mal.
• El patrón se repite en otros experimentos: la gente calificó como más eficaz estudiar un tema a la vez que mezclar temas, incluso después de que sus propios resultados mostraran lo contrario (Kornell y Bjork, 2008).
• Un metaanálisis de 53 estudios encontró que intentar resolver un problema antes de la explicación funciona mejor que explicar primero, salvo en alumnos de segundo a quinto de primaria, a quienes les fue mejor con guía primero.
• Cuando la IA quita la lucha, un niño puede sentirse más exitoso y aprender menos. Enséñale cómo se siente el esfuerzo y qué significa.

Qué es el aprendizaje con esfuerzo: el estudio de física de PNAS

El aprendizaje con esfuerzo son métodos de estudio que hacen trabajar más al cerebro en el momento: responder preguntas en vez de escuchar, recordar en vez de releer, resolver antes de que te muestren. Los científicos del aprendizaje Elizabeth y Robert Bjork los llamaron “dificultades deseables”: condiciones que hacen la práctica más lenta y pesada, pero que rinden en la retención a largo plazo. Si quieres el panorama completo, aquí está nuestra explicación de la dificultad deseable y cómo aprende el cerebro.

La evidencia más clara de que el esfuerzo se siente mal viene de Louis Deslauriers, Logan McCarty, Kelly Miller, Kristina Callaghan y Greg Kestin. Su artículo, “Measuring actual learning versus feeling of learning in response to being actively engaged in the classroom”, salió en PNAS el 4 de septiembre de 2019.

El diseño fue cuidadoso. Estudiantes de cursos masivos de física introductoria en la universidad fueron asignados al azar a dos tipos de clase. Una era instrucción activa, siguiendo las mejores prácticas de la disciplina. La otra era pasiva: clases magistrales de “profesores experimentados y muy bien evaluados”. Los dos grupos recibieron exactamente el mismo contenido y los mismos materiales, y los profesores no intentaron convencer a nadie de ningún método.

Los resultados:

• Los estudiantes en clases activas aprendieron más.
• Su percepción de aprendizaje fue menor que la de sus compañeros en las clases magistrales, aunque seguía siendo positiva.
• Los autores mostraron que esa relación negativa se debía “en parte al mayor esfuerzo cognitivo que exige el aprendizaje activo”.

Su advertencia sobre las clases magistrales es filosa: un “profesor estrella” podría generar una sensación de aprendizaje tan positiva que los estudiantes elegirían sus clases por encima del aprendizaje activo.

Una aclaración, porque a veces se cuenta mal este estudio: eran universitarios, no niños. Es la prueba mejor diseñada de la brecha entre sentir que aprendes y aprender de verdad, pero aplicarla a un niño de 11 años es una inferencia.

Por qué lo difícil se siente como fracaso

Esto es lo que pasa por dentro. Cuando estudias, tu cerebro está estimando todo el tiempo “¿lo estoy entendiendo?”. No puede observar directamente cómo se forma la memoria, así que usa indicadores indirectos. El principal es la fluidez: qué tan suave fluye la información. Suave equivale a “me lo sé”. Pesado equivale a “estoy perdido”.

La fluidez sirve bastante para el reconocimiento, esa sensación de “esto ya lo vi”. Sirve muy poco para la recuperación, que es poder producir la respuesta en una hoja en blanco después. Los métodos que construyen recuperación casi siempre son menos fluidos. Estás jalando, reconstruyendo y a veces fallando. Esa fricción es el trabajo.

La misma confusión aparece en otros experimentos:

• Releer contra hacerse pruebas. Henry Roediger y Jeffrey Karpicke (Psychological Science, 2006) encontraron que hacer pruebas de recuerdo daba una retención mucho mejor a la semana que releer, “aunque releer aumentó la confianza de los estudiantes”.
• Practicar por bloques contra mezclar. Nate Kornell y Robert Bjork (Psychological Science, 2008) pusieron a la gente a aprender el estilo de distintos pintores. Mezclar a los artistas funcionó mejor que estudiar uno a la vez, pero los participantes calificaron el método de uno a la vez como más eficaz “incluso después de que su propio desempeño en la prueba mostrara lo contrario”.

Ese último detalle impresiona. Ver sus propios resultados no les cambió la creencia. Ganó la sensación de fluidez.

Primero luchar, pero ojo con la edad

El “fracaso productivo” es una versión específica del aprendizaje con esfuerzo: intentar el problema antes de que te enseñen el método. El metaanálisis de Tanmay Sinha y Manu Kapur de 2021 en Review of Educational Research juntó 53 estudios con 166 comparaciones. Resolver primero y luego recibir la explicación superó a explicar primero, con un efecto moderado (g de Hedges = 0,36), que llegó hasta 0,58 cuando se aplicó con mucha fidelidad al método.

La advertencia de edad le importa a cualquier familia. Para los “alumnos más pequeños (de segundo a quinto grado)”, los resultados favorecieron explicar primero. Los niños chicos muchas veces necesitan ver un modelo antes de que la lucha les sirva. Luchar es una herramienta, no una virtud en sí misma.

Qué significa esto cuando la IA hace que la tarea sea fácil

Un chatbot de IA es casi una máquina perfecta de fluidez. Responde al instante, con oraciones claras y seguras. Si el medidor interno de un niño lee la fluidez como aprendizaje, una sesión con IA va a registrarse como una sesión de estudio buenísima.

La evidencia de campo sugiere que esa sensación puede equivocarse, y caro. En un experimento de 2025 en PNAS, Hamsa Bastani y su equipo dieron GPT-4 a casi 1.000 estudiantes de matemáticas de preparatoria. Con una interfaz estándar de chatbot, las notas de práctica subieron 48%. Cuando se acabó el acceso, esos estudiantes sacaron 17% menos que quienes nunca lo tuvieron. Los autores escribieron que los estudiantes usaron la herramienta como “muleta”. Una versión tutor que daba pistas, y que dejaba más esfuerzo del lado del estudiante, evitó casi toda la caída.

Y en un estudio de 2024 en el British Journal of Educational Technology, Yizhou Fan y su equipo vieron que los universitarios que corrigieron ensayos con ChatGPT subieron más su calificación, pero no ganaron más conocimiento que los demás.

Ninguno de los dos estudios prueba que la IA siempre perjudique el aprendizaje. Los dos muestran la misma forma que el estudio de física: el camino fácil produjo la sesión que se veía mejor y el estudiante que aprendió menos.

Lo que se siente como aprender contra lo que construye aprendizaje

Método de estudio	Cómo se siente	Qué encontró la investigación
Clase magistral pulida o video explicativo	Claro, satisfactorio	Menos aprendizaje que las clases activas, más aprendizaje percibido (Deslauriers et al., 2019)
Resolver problemas en clase de forma activa	Confuso, pesado	Más aprendizaje, menos aprendizaje percibido (Deslauriers et al., 2019)
Releer los apuntes	Familiar, da seguridad	Mejor a los 5 minutos, peor a la semana (Roediger y Karpicke, 2006)
Hacerse pruebas de memoria	Frustrante, lento	Mucho mejor a los 2 días y a la semana (Roediger y Karpicke, 2006)
Un tema a la vez (por bloques)	Fluido	Peor para distinguir categorías (Kornell y Bjork, 2008)
Temas mezclados (intercalados)	Revuelto	Mejor, aunque se califica como peor (Kornell y Bjork, 2008)
Chatbot sin restricciones para practicar	Fácil, rápido	17% peor al quitarlo (Bastani et al., 2025)
Tutor de IA que solo da pistas	Se conserva algo de lucha	Daño casi eliminado (Bastani et al., 2025)

Cómo ayudar a tu hijo a confiar en el aprendizaje con esfuerzo

Ponle nombre a la sensación antes de que llegue

Dile a tu hijo, antes de empezar la tarea: “Si esto se siente difícil y un poco confuso, muchas veces así se siente aprender. No quiere decir que seas malo para esto”. El equipo de Deslauriers sugirió que los profesores atiendan esta percepción equivocada desde temprano, y describieron un ejemplo que funcionó. Los papás pueden hacer lo mismo con una sola frase.

Cambia una sesión de releer por un examen en hoja en blanco

En vez de repasar apuntes, tu hijo cierra el cuaderno, escribe todo lo que recuerda y luego revisa. Se va a sentir peor. Díselo, y enséñale el resultado unos días después. Combinarlo con repasos espaciados ayuda todavía más; aquí te explicamos la repetición espaciada como técnica de estudio.

Pon la IA después de la lucha, no antes

Un orden sencillo: primero intenta solo durante un tiempo fijo (cinco minutos para los más chicos, quince para adolescentes), y luego usa la IA para una pista o para revisar, no para la solución completa. Así se conserva la parte productiva del esfuerzo y la herramienta igual ayuda. Para niños de menos de unos 10 años, el metaanálisis sugiere que está bien mostrarles un ejemplo primero; la lucha funciona mejor cuando tienen algo de dónde agarrarse.

Juzga el método por la semana siguiente, no por esta noche

Los métodos de estudio se juzgan por los resultados diferidos. Pídele a tu hijo que califique del 1 al 5 qué tan bien le fue en una sesión y hazle una prueba corta unos días después. En un mes va a ver por sí mismo si “se sintió genial” y “se me quedó” coinciden. Lo mismo pasa con los videos educativos, como contamos en la ilusión de aprendizaje de los videos de ciencias.

Lo que no conviene hacer

No hagas que el trabajo sea miserable a propósito. Las dificultades deseables son métodos concretos, como recordar, espaciar y mezclar, no sufrimiento en general. Confundir a un niño con material muy por encima de su nivel no es lucha productiva; es solo lucha. Si tu hijo está angustiado en vez de esforzándose, baja la intensidad y dale un ejemplo.

¿Y en América Latina?

La pregunta local es directa: ¿qué pasa con el esfuerzo cuando la IA llega antes que las reglas? Según las cifras de PISA 2025 de la OCDE reportadas por Pulzo, el 56% de los estudiantes colombianos de 15 años usa IA cada semana para aprender, más que el promedio de la OCDE (46%), y Perú (54%) y Uruguay (53%) andan cerca. La nota recoge una advertencia del informe que es casi un resumen de este artículo: muchos estudiantes podrían estar usando la IA para evitar el esfuerzo cognitivo que pide el aprendizaje.

No encontramos estudios latinoamericanos que repitan el diseño de Deslauriers. La guía de la UNESCO de 2023 sobre IA generativa en educación, disponible en español, propone un enfoque “adecuado a la edad” y procesos de validación antes de usar estas herramientas en el aula. En la práctica, la regla de “primero intentas tú” no depende del ministerio ni del colegio: funciona igual en una escuela pública de Lima que en un colegio privado de Santiago.

Qué observar en los próximos 3 meses

• Semana 4: Tu hijo puede nombrar al menos un método de estudio que se sintió difícil pero funcionó. Empieza a decir “esto está difícil” sin agregar “entonces soy malo para esto”.
• Señales de alerta del mes 2: La tarea siempre sale rápida y fácil, pero los exámenes no mejoran. Tu hijo evita cualquier tarea que no se pueda hacer con IA. La frustración se convierte en rendirse en vez de esforzarse.
• Autoevaluación del mes 3: Al menos algunas veces, tu hijo elige hacerse una prueba o intentar primero sin que se lo pidas. Los resultados de las pruebas diferidas se mantienen o mejoran.

Preguntas frecuentes

¿Por qué estudiar se siente más difícil justo cuando funciona?

Los métodos que construyen memoria de largo plazo, como recordar sin ver o mezclar temas, obligan al cerebro a reconstruir la información en vez de solo reconocerla. Eso es menos fluido, y el cerebro lee la poca fluidez como “no lo estoy entendiendo”. Estudios de 2006 a 2019 muestran que los estudiantes subestiman una y otra vez los métodos exigentes, aunque funcionen mejor.

¿El estudio de PNAS se hizo con niños?

No. Deslauriers y su equipo estudiaron universitarios en física introductoria. Es la prueba más rigurosa de la brecha entre aprendizaje sentido y real, con asignación al azar y materiales idénticos. Aplicarlo a niños es una inferencia razonable, porque los más chicos tienen menos experiencia juzgando su propio aprendizaje, pero no se ha probado directamente.

¿Entonces mi hijo nunca debería recibir ayuda?

No. El metaanálisis sobre fracaso productivo encontró que a los alumnos de segundo a quinto de primaria les fue mejor con la explicación primero. El esfuerzo ayuda cuando el niño tiene con qué trabajar. A los más chicos dales un ejemplo y luego déjalos intentar. Con los mayores, un intento corto en solitario antes de la ayuda es buena regla.

¿La IA es mala para aprender porque hace todo fácil?

Depende de cómo se use. En el estudio de PNAS de 2025 con estudiantes de prepa, un chatbot sin restricciones subió las notas de práctica pero empeoró el desempeño posterior, mientras que un tutor que solo daba pistas evitó casi todo el daño. El problema no es la IA en sí. Es si el esfuerzo sigue ocurriendo en la cabeza de tu hijo.

¿Cómo convenzo a mi hijo de que lo difícil es bueno?

No discutas; hagan un experimento. Que estudie un grupo de palabras releyendo y otro haciéndose pruebas, y luego evalúen los dos unos días después. A la mayoría de los niños se les queda mejor el grupo de las pruebas. Verlo en sus propios resultados convence más que cualquier sermón de mamá o papá.

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Sobre el autor

Ricky Flores es el fundador de HiWave Makers e ingeniero eléctrico con más de 15 años de experiencia desarrollando tecnología de consumo en Apple, Samsung y Texas Instruments. Escribe sobre cómo los niños aprenden a construir, pensar y crear en un mundo saturado de tecnología. Lee más en hiwavemakers.com.

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Fuentes

1. Deslauriers, L., McCarty, L. S., Miller, K., Callaghan, K., & Kestin, G. (2019). “Measuring actual learning versus feeling of learning in response to being actively engaged in the classroom.” Proceedings of the National Academy of Sciences, 116. https://doi.org/10.1073/pnas.1821936116
2. Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). “Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention.” Psychological Science, 17(3). https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x
3. Kornell, N., & Bjork, R. A. (2008). “Learning concepts and categories: Is spacing the ‘enemy of induction’?” Psychological Science, 19. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2008.02127.x
4. Sinha, T., & Kapur, M. (2021). “When problem solving followed by instruction works: Evidence for productive failure.” Review of Educational Research, 91. https://doi.org/10.3102/00346543211019105
5. Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., et al. (2025). “Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics.” Proceedings of the National Academy of Sciences. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
6. Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., et al. (2024). “Beware of metacognitive laziness.” British Journal of Educational Technology, 56(2). https://doi.org/10.1111/bjet.13544
7. Pulzo. (2026, 8 de septiembre). “Estudiantes en Colombia lideran uso de IA, según la OCDE.” https://www.pulzo.com/tecnologia/inteligencia-artificial-en-la-educacion-estudiantes-en-colombia-lideran-uso-de-ia-segun-la-ocde-PP5296043A
8. UNESCO. (2023). “Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación.” https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion