La intel·ligència artificial (IA) ja no és un concepte futurista, sinó una realitat que està modificant profundament la manera com accedim al coneixement, aprenem i ensenyem. Des de l'aparició d'eines com ChatGPT el 2022, passant per l'expansió d'assistents virtuals fins a la integració d'algoritmes a plataformes educatives, la IA reconfigura els entorns d'aprenentatge de manera accelerada. Però què significa realment això per a estudiants, docents i institucions educatives?

Una mica d'història: de la idea a l'aula

El terme intel·ligència artificial va néixer el 1956 a Dartmouth College (EUA), en un curs d'estiu organitzat per John McCarthy i altres pioners del camp (Ganascia, 2018). Des de llavors, la IA ha evolucionat de manera vertiginosa: de sistemes reactius i simples, com Deep Blue d'IBM —capaç de guanyar el campió mundial d'escacs— (Campbell et al., 2002), a models generatius que avui poden redactar assajos, crear imatges, compondre música, programar i analitzar grans volums. 2023).

Actualment, distingim almenys quatre grans tipus d'IA:

• IA generativa, que crea continguts originals (text, imatges, codi, música).
• IA predictiva, que analitza dades per anticipar tendències.
• IA reactiva, que respon a estímuls immediats.
• IA amb memòria limitada, que aprèn d'experiències recents (Schaeffer & van den Herik, 2002; Dezzai, 2024).

Aquestes tecnologies no són excloents i se solen combinar per obtenir millors resultats. El més rellevant avui no és només el que fan, sinó com s'integren a la vida quotidiana ia l'educació.

IA i educació: oportunitats i desafiaments

El 2019, la UNESCO ja alertava sobre la necessitat

d de integrar la IA a l'educació de forma equitativa, inclusiva i ètica, amb 44 recomanacions estratègiques (UNESCO, 2019). Des de llavors, el seu impacte a universitats, centres escolars i espais de formació contínua ha crescut exponencialment.

L'European University Association (2023) ha assenyalat que les principals repercussions es donen en els processos d'ensenyament-aprenentatge i, especialment, en l'avaluació. Els estudiants utilitzen cada cop més aquestes eines no només per buscar informació, sinó també per crear continguts, organitzar-ne l'estudi i automatitzar tasques repetitives (Popenici & Kerr, 2017; Salloum et al., 2024).

Entre els avantatges més notables destaquen:

• Aprenentatge personalitzat: la IA adapta continguts i ritmes a les necessitats individuals.
• Tutoria intel·ligent: assistents virtuals que orienten i donen feedback immediat.
• Major accés a recursos: la informació està disponible en múltiples formats i llengües.
• Automatització de tasques: permet dedicar més temps al pensament crític i creatiu.

No obstant això, també hi ha riscos. Un dels principals és la dificultat de detectar plagi en continguts generats per IA (Juca-Maldonado, 2023), així com la pèrdua de privadesa, l'homogeneïtzació del discurs acadèmic (Wilson & Thompson, 2023) i les trucades al·lucinacions, respostes falses però convincents que alguns models generen (Ji et al., 2022).

L'auge de la IA generativa i el seu impacte a l'aprenentatge

A nivell acadèmic, eines com ChatGPT, DALL·E o Copilot s'han convertit en part del dia a dia de milions d'estudiants. Segons Nature Editorial (2023), un 38 % d'investigadors ja utilitza IA en el treball científic. Aquest fenomen també arriba a l'educació secundària i superior: entre un 70 % i un 90 % dels joves de 16 a 22 anys utilitza IA en les tasques acadèmiques.

En una enquesta realitzada a 221 estudiants (Edukia, 2025) -149 d'institut i 72 universitaris-, el 100 % va declarar conèixer ChatGPT i un 30 % va afirmar fer servir IA conversacional setmanalment.

Altres estudis recents indiquen que un 21,4 % d'estudiants universitaris va percebre millores en les seves qualificacions després de fer servir aquestes eines, mentre que un 75 % no va observar canvis. Un 71,4 % va reconèixer haver detectat errors en les respostes generades (Acosta-Enríquez et al., 2024; Becićirović et al., 2025). Això suggereix que la IA no reemplaça l'aprenentatge humà, sinó que l'acompanya i l'amplifica —sempre que es faci servir amb criteri—.

PLE+IA: un ecosistema d'aprenentatge flexible

Els Entorns Personals d'Aprenentatge (Personal Learning Environments o PLE) són sistemes flexibles on cada persona construeix el seu propi ecosistema d'eines, xarxes i recursos per aprendre (González-Calatayud et al., 2022). La IA potencia aquest enfocament en oferir:

• Sensors i algorismes que recomanen continguts rellevants.
• Assistents virtuals que guien el procés.
• Feedback automàtic que millora lautonomia.

Estudis recents mostren que la integració d'IA als PLE millora la autoeficàcia, la personalització de rutes d'aprenentatge i la regulació emocional (Liu et al., 2024; Xu et al., 2023). Això vol dir que l'aprenentatge deixa de ser lineal i homogeni, i s'adapta a cada individu, enfortint l'agència personal i la motivació (Javorcik, 2017).

Ètica, biaixos i al·lucinacions: els límits de la IA

Tot i els seus avantatges, la IA educativa té limitacions que no es poden ignorar:

• Al·lucinacions: respostes falses amb aparença de veracitat (Ji et al., 2022).
• Biaixos: els models reprodueixen prejudicis presents en les dades amb què van ser entrenats (Mantelero, 2018).
• Privadesa: compartir informació sensible a plataformes gratuïtes implica riscos.
• Manca de creativitat original: la IA combina dades prèvies, però no innova de manera genuïna (Wang et al., 2022).

Per això, diversos organismes i autors proposen estratègies d'alfabetització digital i ètica, que permetin als usuaris fer servir aquestes eines de forma crítica i responsable (Castaneda-Fernández et al., 2024; Montebello, 2018).

Una revolució en marxa: tendències i reptes futurs

Els estudis bibliomètrics mostren un creixement exponencial de la investigació en IA educativa des del 2020 (Aria & Cuccurullo, 2017; Aria et al., 2024). Les tendències actuals apunten a:

• Aprenentatge personalitzat amb IA generativa.
• Ús de chatbots i tutors intel·ligents.
• Regulació ètica i protecció de dades.
• Integració amb ecosistemes digitals universitaris.
• Formació docent a IA i alfabetització tecnològica.

L'educació superior és un dels sectors més dinàmics: el 71 % de les universitats europees han implementat estratègies innovadores i un 86 % analitza activament tendències tecnològiques aplicades a la docència (Artiaga et al., 2023).

Conclusió: fer servir la IA sense perdre la humanitat

La IA no substituirà els docents ni els estudiants, però sí transformarà profundament la manera com aprenen, ensenyen i col·laboren. Davant aquesta revolució silenciosa, és imprescindible:

• Formar en pensament crític i alfabetització digital.
• Establir marcs ètics i regulacions clares.
• Promoure lús responsable i equitatiu de les eines.
• Assegurar que la tecnologia complementi -i no reemplaça- la dimensió humana de l'aprenentatge.

Com tota tecnologia disruptiva, la IA comporta oportunitats i riscos. El seu impacte dependrà menys del que la màquina pugui fer… i més de com la societat educativa decideixi fer-la servir.