16 de agosto 2025
Durante décadas, el aula moderna se ha basado en la transmisión de información desde un experto hacia los aprendices. Libros de texto, pizarras interactivas y plataformas de aprendizaje en línea han perfeccionado la presentación, pero el paradigma central ha cambiado poco. Imaginemos un escenario distinto: en lugar de leer sobre la antigua Roma, caminar por sus calles bulliciosas; o, en vez de memorizar las leyes de la física, construir un universo donde esas leyes se experimenten y modifiquen. Ese sueño comienza a tomar forma con Genie 3, el modelo de mundo de Google DeepMind.
¿Qué es Genie 3?
A diferencia de otras aplicaciones educativas con el nombre Genie, como plataformas de escritura o tutores inteligentes, Genie 3 no es un asistente de redacción. Es un modelo de mundo capaz de crear un entorno tridimensional interactivo a partir de una instrucción de texto o una imagen. Según la presentación de DeepMind, Genie 3 puede generar mundos en tiempo real a 720 p y 24 fotogramas por segundo y mantiene la consistencia visual por varios minutos (Parker‑Holder & Fruchter, 2025; Sutter, 2025). El usuario puede caminar, saltar e interactuar con el entorno, y ese mundo responde de inmediato a nuevas instrucciones; por ejemplo, escribir “crea una cueva” o “provoca una tormenta” cambia el paisaje al instante . Además, el modelo conserva un registro de las modificaciones: los objetos pintados o desplazados permanecen durante varios minutos, de modo que las acciones del aprendiz tienen consecuencias persistentes (Sutter, 2025).
Estas características convierten a Genie 3 en un campo de pruebas para agentes de IA y hacen que sus creadores lo presenten como un paso hacia la inteligencia artificial general (AGI). Sin embargo, su versión actual es un avance de investigación limitado: de acuerdo con DeepMind, el modelo tiene un espacio de acciones reducido, no puede recrear con precisión lugares reales y su “horizonte de interacción” dura pocos minutos . Por ahora, solo un pequeño grupo de académicos y creadores puede acceder a él para evaluar sus riesgos y beneficios (Parker‑Holder & Fruchter, 2025).
Fundamentos pedagógicos: del constructivismo al construccionismo
Aprender construyendo conocimiento
El constructivismo sostiene que el aprendizaje no es una recepción pasiva de datos, sino un proceso activo de construcción de conocimiento. La investigación educativa y psicológica señala que los estudiantes construyen significados sobre la base de sus experiencias previas y la interacción con el entorno. En lugar de memorizar, un aula constructivista fomenta la resolución de problemas, el pensamiento crítico y el diálogo; el docente se convierte en facilitador más que en orador (Çibukçiu, 2025). Jean Piaget describió la adaptación como un ciclo entre asimilación (incorporar nueva información en esquemas existentes) y acomodación (revisar esos esquemas cuando la realidad no encaja); ambos procesos requieren que el aprendiz actúe sobre el entorno y reflexione sobre las consecuencias. En el aula, la actividad mental se dinamiza cuando el estudiante ajusta sus esquemas para restaurar el equilibrio cognitivo (McLeod, 2024).
Genie 3 ofrece un espacio idóneo para este ciclo. Al permitir que las acciones del estudiante tengan consecuencias duraderas en un mundo coherente, genera un bucle de acción → consecuencia → reflexión que favorece la acomodación. Así, el aprendiz puede experimentar, errar y reajustar sus concepciones de manera análoga a lo que Piaget y Vygotsky consideraban esencial para el aprendizaje profundo.
Del construccionismo a la creación de mundos
Seymour Papert, inspirado por Piaget, llevó estas ideas más lejos con el construccionismo. Su propuesta sostiene que las personas aprenden mejor cuando construyen artefactos tangibles y compartibles —como programas, juegos o robots— porque el acto de creación obliga a reflexionar sobre lo que se sabe. Juegos como Minecraft demuestran cómo construir estructuras complejas favorece la planificación, la colaboración y la comprensión sistémica (Froehling, 2023). Genie 3 amplifica esa filosofía: no solo permite modificar objetos en un escenario preexistente, sino crear el mundo en sí.
El programa Learning Through Creation with Generative AI de la Stanford Accelerator for Learning afirma que las nuevas herramientas generativas permiten a los aprendices crear sus propios mundos virtuales, simulaciones y chatbots como expresión de su conocimiento. Los investigadores indagan cómo la creación mediante IA influye en la imaginación y la creatividad de estudiantes de diversas edades y disciplinas (Stanford Accelerator for Learning, s.f.). Con un modelo como Genie 3, el estudiante deja de ser consumidor para convertirse en diseñador, construyendo entornos que reflejan sus preguntas y su comprensión.
Democratización de las simulaciones y el aprendizaje basado en juegos
Crear simuladores educativos solía ser costoso y técnicamente complejo. Con Genie 3 y herramientas similares, un docente de historia podría generar un puerto romano para explorar la economía marítima de la antigüedad; un profesor de ciencias podría diseñar un ecosistema donde experimentar con leyes físicas o ecológicas. La clave es que estas simulaciones pueden adaptarse al alumno. En el ámbito sanitario, por ejemplo, los sistemas de realidad virtual impulsados por IA ya permiten que pacientes virtuales reaccionen a las decisiones del usuario; las simulaciones analizan las acciones y proporcionan retroalimentación personalizada para perfeccionar competencias clínicas (Education Management Solutions, 2024). Esta tecnología apunta a optimizar la experiencia educativa, permitiendo que cada aprendiz progrese a su propio ritmo.
El sector de la formación corporativa observa ventajas similares. Un informe sobre aprendizaje por simulación indica que recrear situaciones realistas a través de experiencias inmersivas favorece el aprendizaje profundo y la resolución de problemas (Deady, 2024). Las simulaciones dirigidas por IA son especialmente útiles para desarrollar habilidades de liderazgo y retroalimentación, pues recrean conversaciones críticas y permiten practicar diferentes técnicas en un entorno seguro. Otra ventaja es la retroalimentación inmediata: las simulaciones analizan el desempeño del participante en tiempo real y ajustan la dificultad o los recursos según sus necesidades (Deady, 2024). Esta combinación de práctica repetida, análisis instantáneo y ajuste adaptativo resulta ideal para el aprendizaje por proyectos que plantea el constructivismo.
Reimaginando el aula: ejemplos posibles
La convergencia entre modelos de mundos y pedagogías constructivistas permite imaginar nuevos escenarios educativos:
- Historia y ciencias sociales: en lugar de leer un documento, el alumnado podría pedir a Genie 3 que reconstruya una ciudad portuaria romana y negociar con comerciantes virtuales para entender la economía antigua. Durante una clase de civismo, los estudiantes podrían simular una crisis política y observar cómo sus decisiones afectan a la estabilidad social.
- Ciencias naturales y matemáticas: un equipo de estudiantes podría diseñar un ecosistema y alterar variables como la gravedad o la temperatura para investigar principios físicos. En matemáticas, podrían crear un parque de atracciones donde las montañas rusas obedezcan funciones trigonométricas o exponenciales; los errores de diseño se traducirían en fallos espectaculares que promuevan la revisión de conceptos.
- Lenguas y humanidades: al recrear un mercado medieval, los aprendices practican vocabulario interactuando con personajes y resolviendo conflictos narrativos. También podrían generar chatbots que representen a escritores o filósofos y debatir con ellos.
- Arte y música: Genie 3 permitiría modelar una galería o un paisaje sonoro para explorar corrientes artísticas. La retroalimentación inmediata del sistema facilitaría iteraciones y análisis críticos.
- Educación física y salud: combinando sensores de movimiento y entornos virtuales, se podrían simular expediciones o deportes con retroalimentación sobre biomecánica y estrategia.
Estos ejemplos son hipotéticos pero ilustran cómo la tecnología podría ampliar la imaginación y convertir la experimentación en el núcleo del aprendizaje.
Límites y advertencias
La novedad de Genie 3 implica varias limitaciones. DeepMind reconoce que el modelo tiene un espacio de acciones reducido, no puede simular ubicaciones reales con precisión geográfica y la duración de la interacción se limita a unos pocos minutos (Parker‑Holder & Fruchter, 2025). El acceso público es restringido y solo se ofrece a un grupo reducido para evaluar riesgos y beneficios (Parker‑Holder & Fruchter, 2025). Aunque las versiones preliminares funcionan a 24 fps en 720 p (Sutter, 2025), la calidad puede variar y no existen garantías de realismo fotográfico. Estas limitaciones sugieren que, por ahora, Genie 3 es más una plataforma de experimentación que un producto listo para el aula.
Consideraciones éticas y responsabilidad
Integrar modelos generativos en la educación exige abordar cuestiones de ética y equidad:
- Sesgo algorítmico y representación. Genie 3 aprende de videos y datos disponibles en internet, un corpus que refleja los prejuicios de la sociedad. Los expertos en ética educativa aconsejan que docentes y estudiantes reconozcan cuándo y cómo se usa la IA, evalúen la fiabilidad de sus respuestas e identifiquen sus implicaciones sociales (Cornell University, s.f.). También señalan la necesidad de transparencia en la formación de los modelos, pues pueden difundir contenidos discriminatorios o sesgar procesos de evaluación (Cornell University, s.f.).
- Privacidad y uso de datos. Las interacciones en un mundo virtual producen datos personales y de rendimiento. Es imprescindible establecer mecanismos claros de almacenamiento, protección y uso de estos registros, en cumplimiento de normativas como FERPA y de los principios de consentimiento informado (Cornell University, s.f.).
- Brecha digital y costes ambientales. El uso de mundos generativos requiere equipos potentes y conexión de alta velocidad, lo que puede ampliar las desigualdades educativas. Además, los modelos de IA consumen enormes cantidades de energía y agua; investigaciones recientes indican que mantener modelos generativos implica un gasto significativo de recursos hídricos y energéticos (Wilkes, 2024). Los autores advierten que la industria tecnológica suele ocultar el impacto ambiental y humano de la IA y que muchos usuarios desconocen estos costes (Wilkes, 2024). Crear conciencia sobre tales impactos es esencial para decidir cuándo y cómo utilizar estas herramientas.
- Propiedad intelectual y evaluación. Cuando el producto final es co-creado con una IA, surge la pregunta de quién es el autor y cómo evaluar la contribución humana. La academia todavía debate cómo medir el aprendizaje cuando parte de la producción proviene de un modelo generativo (Wilkes, 2024).
El rol docente y las herramientas complementarias
La implementación exitosa de Genie 3 requerirá docentes que actúen como diseñadores de experiencias y guías del aprendizaje. Plataformas educativas resaltan que enseñar IA ayuda a los estudiantes a convertirse en creadores reflexivos e informados; fomenta la creatividad y el pensamiento crítico, y los prepara para los retos del futuro (Code.org, s.f.). Programas como Generative AI for Educators de Google muestran que las herramientas generativas pueden ahorrar tiempo, personalizar la instrucción y enriquecer las clases de manera creativa (Grow with Google, s.f.). A su vez, los diseñadores instruccionales señalan que disponer de una biblioteca de prompts bien desarrollada y compartirla con los equipos facilita el diseño de cursos coherentes y atractivos (Michigan Virtual, s.f.).
Conclusión: hacia una IA centrada en la humanidad
Genie 3 no es simplemente otro “gadget” educativo; representa la convergencia entre tecnología y pedagogía que puede permitir, por fin, alinear la práctica docente con las teorías de aprendizaje centradas en el estudiante. Su capacidad para generar mundos interactivos persistentes ofrece un entorno ideal para aplicar el constructivismo y el construccionismo. Sin embargo, su éxito no está garantizado. El despliegue responsable de Genie 3 exige marcos pedagógicos bien definidos, formación docente en diseño de prompts y en análisis crítico de la IA, así como políticas transparentes sobre datos y equidad. En última instancia, el objetivo no es tener IAs más inteligentes, sino formar humanos más sabios que sepan utilizar estas tecnologías de manera crítica, creativa y ética.
Referencias
Çibukçiu, B. (2025). The relationship between constructivist approach and inclusive education in primary school. Frontiers in Education, 10, 1600711. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1600711 frontiersin.org
Code.org. (s. f.). Artificial intelligence. Recuperado el 16 de agosto de 2025, de https://code.org/ai code.org
Cornell University, Center for Teaching Innovation. (s. f.). AI and teaching & learning. Recuperado el 16 de agosto de 2025, de https://teaching.cornell.edu/ai-and-teaching-learning teaching.cornell.edu
Deady, D. (2024, 26 de agosto). AI simulation in learning & development: A step-by-step guide. SocialTalent. https://www.socialtalent.com/blog/learning-and-development/ai-simulation-in-learning-and-development socialtalent.com
Education Management Solutions. (2024, 12 de diciembre). The role of AI in simulation education. EMS-Works. https://ems-works.com/blog/content/the-role-of-ai-in-simulation-education/ ems-works.com
Froehling, A. (2023, 20 de febrero). Constructivism, constructionism, and video games. Filament Games. https://www.filamentgames.com/blog/constructivism-constructionism-and-video-games/ filamentgames.com
Grow with Google. (s. f.). AI for educators. Recuperado el 16 de agosto de 2025, de https://grow.google/intl/en/ai-for-educators/ grow.google
McLeod, S. (2024, 22 de octubre). Accommodation and assimilation in psychology. SimplyPsychology. https://www.simplypsychology.org/what-is-accommodation-and-assimilation.html simplypsychology.org
Michigan Virtual. (s. f.). From automation to inspiration: The role of AI in learning design. Recuperado el 16 de agosto de 2025, de https://michiganvirtual.org/blog/from-automation-to-inspiration-the-role-of-ai-in-learning-design/ michiganvirtual.org
Parker‑Holder, J., & Fruchter, S. (2025, 5 de agosto). Genie 3: A new frontier for world models. Google DeepMind. https://deepmind.google/discover/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-models/ deepmind.google
Stanford Accelerator for Learning. (s. f.). Learning through creation with generative AI. Recuperado el 16 de agosto de 2025, de https://acceleratelearning.stanford.edu/funding/learning-through-creation-with-generative-ai/ acceleratelearning.stanford.edu
Sutter, M. (2025, 12 de agosto). Google DeepMind introduces Genie 3: A general-purpose world model that can generate an unprecedented diversity of interactive environments. MarkTechPost. https://www.marktechpost.com/2025/08/12/google-deepmind-introduces-genie-3-a-general-purpose-world-model-that-can-generate-an-unprecedented-diversity-of-interactive-environments/ marktechpost.com
Wilkes, L. (2024). Some ethical considerations for teaching and generative AI in higher education. En B. Buyserie & T. N. Thurston (Eds.), Teaching and generative AI: Pedagogical possibilities and productive tensions. UEN Pressbooks. https://uen.pressbooks.pub/teachingandgenerativeai/chapter/some-ethical-considerations-for-teaching-and-generative-ai-in-higher-education/ uen.pressbooks.pub