El directo no es una metodología: qué sabemos sobre las clases online en la era de la IA

Las clases en directo se han convertido en uno de los grandes argumentos comerciales de la formación online. La etiqueta transmite cercanía, acompañamiento y una idea intuitiva de calidad: hay un profesor al otro lado y todos comparten el mismo momento.

Pero «en directo» describe cuándo ocurre una actividad, no cómo se aprende. Una sesión síncrona puede ser una conferencia de noventa minutos o un taller en el que el alumno resuelve problemas, recibe feedback, discute alternativas y defiende sus decisiones. La tecnología puede ser la misma. La experiencia educativa no.

El directo es un formato, no una metodología

«100 % online con clases en directo» parece describir un modelo educativo. En realidad informa de dos características logísticas: el alumno no necesita desplazarse y algunas actividades ocurren a una hora determinada.

Falta saber casi todo lo importante. ¿Qué hace el estudiante durante esas horas? ¿Escucha? ¿Resuelve? ¿Pregunta? ¿Discute? ¿Construye algo? ¿Recibe feedback específico? ¿Corrige una primera versión? ¿Defiende sus decisiones? ¿Puede demostrar después, sin ayuda, que domina lo que acaba de estudiar?

La investigación educativa distingue precisamente entre niveles de implicación cognitiva. El marco ICAP, desarrollado por Michelene Chi y Ruth Wylie, diferencia entre participación pasiva, activa, constructiva e interactiva. Escuchar una explicación se sitúa en el extremo pasivo; generar una solución, explicarla o discutirla exige mucho más trabajo cognitivo.

Dos clases de una hora pueden compartir plataforma, profesor y horario y pedir al cerebro cosas completamente distintas.

Escuchar y saber hacer no son la misma cosa

Una buena explicación produce una sensación especialmente convincente. Seguimos el razonamiento del profesor, entendemos el ejemplo y reconocemos los conceptos. Todo parece claro mientras la solución está delante.

La prueba llega después, cuando hay que reconstruir el conocimiento sin esa guía.

El trabajo clásico de Jeffrey Karpicke y Henry Roediger mostró que practicar repetidamente la recuperación de lo aprendido mejora de forma notable la retención posterior. Volver a estudiar material ya aprendido aportó mucho menos. Los propios estudiantes, además, no predecían bien cuánto recordarían.

La fluidez durante una explicación puede confundirse con dominio. Por eso una formación rigurosa necesita momentos en los que desaparece el andamio y el alumno tiene que producir una respuesta, tomar una decisión o resolver un problema.

Qué sabemos del aprendizaje activo

En 2014, Scott Freeman y otros investigadores reunieron 225 estudios sobre enseñanza universitaria STEM. Compararon clases predominantemente expositivas con metodologías de aprendizaje activo.

Los estudiantes de los grupos activos obtuvieron mejores resultados en exámenes y pruebas conceptuales. La tasa media de suspensos fue del 21,8 % en aprendizaje activo y del 33,8 % en enseñanza tradicional; el riesgo relativo de suspender fue aproximadamente 1,5 veces mayor en los grupos expositivos.

El estudio no convierte cualquier actividad en buena pedagogía ni permite extrapolar mecánicamente sus cifras a todas las disciplinas. Sí cuestiona una suposición todavía muy presente en la oferta educativa: que más tiempo escuchando equivale a más aprendizaje.

Iberestudios ya había analizado la misma confusión en el consumo de contenido grabado en «La gran ilusión del vídeo grabado». El directo no resuelve automáticamente aquel problema. Puede reproducirlo con una cámara encendida o puede convertir la sesión en un espacio de práctica y feedback.

Y, sin embargo, el directo puede funcionar muy bien

Una crítica seria a las clases síncronas tiene que incorporar la evidencia que contradice la caricatura.

En febrero de 2026, Learning and Individual Differences publicó un metaanálisis de 31 ensayos controlados aleatorizados con 3.823 participantes. En conjunto, los webinars síncronos produjeron mejores resultados cognitivos y afectivos que las condiciones de comparación estudiadas, entre ellas determinados cursos asíncronos, clases presenciales y grupos en lista de espera.

El resultado obliga a formular bien el problema. Una conversación con un experto, una corrección en tiempo real, una simulación, una discusión de casos o una defensa oral pueden aprovechar de forma excelente la sincronía.

Una lectura de diapositivas también es síncrona.

Por eso la pregunta útil no es cuántas horas de directo ofrece un programa. Es qué ocurre dentro de esas horas y qué tiene que hacer el alumno para salir de ellas con una capacidad que antes no tenía.

La inteligencia artificial cambia el valor de la explicación

Durante mucho tiempo una parte importante del valor de una clase procedía de algo escaso: acceder a una persona capaz de explicar bien una materia. Internet redujo esa escasez. El vídeo hizo reutilizable la explicación. La inteligencia artificial generativa ha añadido la posibilidad de pedir otra explicación al instante, adaptarla al nivel del usuario, solicitar un ejemplo, una analogía, una traducción o un ejercicio.

Eso no elimina al profesor. Desplaza hacia otro lugar su mayor valor.

Un buen docente puede observar cómo razona una persona, detectar un error que el alumno no ve, pedirle que justifique una decisión, introducir una restricción inesperada, comparar dos respuestas, exigir evidencia, revisar una primera versión y decidir si existe competencia real detrás del resultado.

Cuando una máquina puede explicar teoría a cualquier hora, utilizar el tiempo compartido con un experto únicamente para transmitir información resulta cada vez menos interesante.

La cuestión conecta con otra que Iberestudios planteó en «¿Para qué estudiar si la IA también sabe hacer el trabajo?»: producir un buen resultado con ayuda de una herramienta y haber desarrollado una capacidad propia no son la misma cosa.

La IA puede mejorar el resultado sin mejorar el aprendizaje

El OECD Digital Education Outlook 2026 utiliza una expresión especialmente útil: el espejismo del «dominio falso». Un alumno puede producir trabajos de más calidad con IA y, al retirar la herramienta, no conservar una mejora equivalente en sus capacidades.

La OCDE resume un patrón que empieza a repetirse en estudios recientes: la IA puede apoyar el aprendizaje cuando está integrada con una intención pedagógica clara, pero delegar en ella el esfuerzo cognitivo puede mejorar el producto final sin generar la misma ganancia formativa.

Dos experimentos recientes muestran hasta qué punto importa el diseño.

En 2025, un ensayo aleatorizado con 194 estudiantes de física de Harvard comparó aprendizaje activo en clase con un tutor de IA construido expresamente a partir de principios de ciencia del aprendizaje. Los alumnos que utilizaron el tutor obtuvieron mejores resultados en las pruebas posteriores y necesitaron menos tiempo.

En octubre de 2026 apareció un resultado muy distinto. Un ensayo con 2.379 universitarios y 30 profesores encontró que el acceso a un tutor generativo integrado en las asignaturas reducía las calificaciones finales en las comparaciones dentro del mismo curso y disminuía de forma acusada la participación en el campus virtual.

Ambos sistemas podían llamarse «tutor de IA». Los resultados fueron opuestos.

La etiqueta tecnológica explica poco sin conocer el diseño educativo, el tipo de interacción y el esfuerzo que sigue recayendo sobre el estudiante. Lo mismo sucede con «clase en directo».

Qué puede hacer un profesor en directo que sí merece la pena

El tiempo síncrono tiene características difíciles de reproducir con una grabación. Permite adaptar una sesión a lo que acaba de ocurrir, cuestionar una respuesta concreta, observar un razonamiento, plantear contraejemplos y exigir una defensa.

Un buen directo puede utilizarse para:

• resolver problemas que el alumno ha intentado antes;
• revisar trabajos reales y explicar por qué funcionan o fallan;
• discutir casos con varias respuestas plausibles;
• hacer simulaciones y tomar decisiones con información incompleta;
• defender proyectos oralmente;
• comparar soluciones entre alumnos;
• recibir feedback y corregir una primera versión;
• trabajar con un experto sobre situaciones nuevas, no sobre respuestas memorizadas.

En estas actividades la simultaneidad importa porque cambia lo que puede suceder durante la sesión.

Las horas son fáciles de vender; la competencia es más difícil de demostrar

La educación se describe con frecuencia mediante inputs: horas de clase, número de profesores, módulos, sesiones, meses de acceso o vídeos disponibles.

Son cifras claras. También dicen poco sobre lo que una persona será capaz de hacer después.

Para evaluar una formación online resultan más informativas preguntas como estas:

• ¿Qué tengo que entregar?
• ¿Cuántas veces tendré que aplicar lo aprendido?
• ¿Quién revisará mi trabajo?
• ¿Qué sucede si mi primera solución es mala?
• ¿Tendré que corregirla?
• ¿Recibiré feedback sobre mi trabajo o respuestas generales para todo el grupo?
• ¿Cómo se comprueba que sé resolver un problema sin seguir un ejemplo?
• ¿Qué proyecto o evidencia conservaré al terminar?
• ¿Cómo se evalúa una competencia?

La diferencia no es menor. Una escuela que puede contestar con precisión está describiendo un proceso de aprendizaje. El contador de horas describe, ante todo, un calendario.

El portafolio empieza donde termina la asistencia

La formación orientada a competencias deja rastros verificables.

Para aprender análisis de datos hay que analizar datos. Para aprender programación hay que construir y depurar código. Para aprender marketing hay que tomar decisiones, lanzar hipótesis y medir resultados. Para aprender a trabajar con inteligencia artificial hay que comprobar fuentes, detectar errores, evaluar salidas, documentar procesos y saber cuándo una herramienta no debe utilizarse.

Una evidencia de aprendizaje puede mostrar primera versión, error, feedback, corrección, resultado y defensa de decisiones.

El diploma seguirá cumpliendo funciones académicas, administrativas y profesionales. Cuando el objetivo es demostrar una competencia, el trabajo producido aporta información que la mera asistencia no contiene.

La pregunta que conviene hacer antes de pagar por «clases en directo»

La próxima vez que una universidad, escuela de negocios o academia destaque sus clases en directo, hay una pregunta sencilla que permite separar formato de metodología:

¿Qué voy a hacer yo durante ellas?

La respuesta puede ser escuchar a un excelente profesor, y eso puede tener valor. También puede ser analizar un caso, practicar, recibir feedback, debatir, corregir o defender una decisión. Lo importante es saber qué experiencia se está comprando.

Una clase síncrona puede enseñar mucho. Un vídeo también. Un tutor de IA puede acelerar el aprendizaje o desplazar el esfuerzo que el alumno necesitaba realizar. Ninguno de esos formatos contiene una pedagogía incorporada.

El aprendizaje aparece cuando el estudiante tiene que usar el conocimiento y recibe información suficientemente buena para mejorar lo que hace.

Preguntas frecuentes

¿Las clases en directo son mejores que las clases grabadas?

No existe una respuesta universal. La investigación muestra buenos resultados tanto en determinados formatos síncronos como en metodologías asíncronas bien diseñadas. La actividad cognitiva, el feedback y la práctica explican más que la mera sincronía.

¿Qué hace eficaz una clase en directo?

La participación activa del alumno, la resolución de problemas, el feedback inmediato, la interacción y la necesidad de explicar o defender decisiones son elementos asociados a experiencias de aprendizaje más exigentes que la escucha pasiva.

¿Puede un tutor de IA sustituir una clase?

Los resultados actuales son mixtos. Algunos tutores diseñados específicamente para enseñar han producido mejoras relevantes; otros despliegues han reducido participación y resultados. La calidad depende del diseño pedagógico, del contexto y del uso real que hace el alumno.

¿Qué debería preguntar antes de elegir un máster online?

Además de precio, duración y número de clases, conviene preguntar qué trabajos habrá que realizar, quién los corregirá, cómo funciona el feedback, cómo se evalúan las competencias y qué evidencias podrá conservar el alumno al terminar.

Transparencia editorial: Iberestudios desarrolla también programas propios de formación. Los criterios expuestos en este artículo —actividad del alumno, feedback, evaluación y evidencia de aprendizaje— se aplican igualmente a esos programas.