María Romero Boned - Vie, 06/03/2026 - 13:42
El uso de la IA en el aprendizaje de idiomas.
El término feedback en el ámbito de adquisición y enseñanza de segundas lenguas se refiere a la respuesta que el docente proporciona ante una producción oral o escrita en la LE/L2 con un propósito pedagógico. Desde la Lingüística Cognitiva, este feedback se ha descrito como un tipo de input que responde al output del estudiante: puede ser “positivo” cuando confirma que la producción es adecuada, o “negativo” cuando señala desviaciones formales o pragmáticas.
Por su parte, la Teoría Sociocultural (TSC) define este concepto como un diálogo constructivo orientado más hacia el desarrollo comunicativo del aprendiente de una LE/L2, más que a una mera corrección de errores (Muñoz-Basols y Bailini, 2018). Se trata de una interacción guiada en la que el docente promueve la mediación lingüística, formulando preguntas, estimulando la reflexión y acompañando al estudiante en un proceso de revisión conjunta. Este enfoque de feedback interactivo favorece el tránsito progresivo desde la heterorregulación (dependencia del experto) hacia la autorregulación y la autonomía (Bailini y Muñoz-Basols, 2024).
Desde este marco teórico, Bailini (2024) investigó las dinámicas de interacción durante la revisión de textos escritos en tutorías de feedback interactivo gradual con el objetivo de identificar las técnicas más frecuentes y si estas eran las más eficaces. Los resultados confirmaron que este tipo de feedback «estimula un diálogo constructivo, poniendo al alumno en el centro del proceso de revisión, y reduce el filtro afectivo que suele caracterizar cualquier actividad de este tipo» (Bailini, 2024, p.38). Las informantes demostraron una alta capacidad de autocorrección y participaron activamente aun cuando no fueron capaces de reparar sus errores. Entre las estrategias más eficaces destacaron el feedback metalingüístico (comentarios y explicaciones), la elicitación mediante preguntas y la petición de aclaración. Estas técnicas generaron un mayor número de uptakes correctos con menores niveles de regulación externa, lo que indica un avance hacia la autonomía.
Desde este marco, la pregunta surge casi de forma natural: si el feedback interactivo es clave para el desarrollo lingüístico, ¿puede la inteligencia artificial desempeñar ese papel mediador?
Imagen creada con ChatGPT.
La IA como herramienta de retroalimentación: potencial y evidencia
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA), y especialmente la IA generativa como ChatGPT, ha irrumpido con fuerza en el ámbito educativo.
Una revisión sistemática de 95 estudios sobre IA en la enseñanza del inglés como lengua extranjera (Rebolledo y Gisbert, 2025) destaca su potencial para la personalización de la instrucción y contenido y para el desarrollo de las habilidades lingüísticas. De la misma manera, el proceso de retroalimentación se revela como un aspecto clave al facilitar un feedback inmediato y adaptativo a las necesidades y al nivel de cada estudiante, así como al promover interacciones auténticas para practicar la comunicación en contextos realistas. Todos estos aspectos pueden incrementar la motivación, participación y autonomía de los estudiantes en su propio proceso de aprendizaje.
En la misma línea, Parra y Castrillo (2025), en una revisión de 30 estudios empíricos sobre ChatGPT en la escritura en inglés como lengua extranjera, concluyen que esta herramienta resulta especialmente eficaz para mejorar la precisión lingüística, el desarrollo del contenido, la organización del texto o el uso del vocabulario. No obstante, subrayan que la efectividad de la retroalimentación recibida se maximiza, cuando se enseñan habilidades efectivas para generar prompts, así como cuando se promueve la capacidad crítica de los alumnos para evaluar dicha retroalimentación.
Imagen: ejemplo de feedback correctivo proporcionado por ChatGPT sobre texto escrito de ELE B1.
Y... ¿Qué opinan docentes y aprendientes?
Más allá de los resultados cuantitativos, resulta fundamental conocer las percepciones de quienes utilizan estas herramientas.
Los chatbots basados en IA, como ChatGPT, se han posicionado como herramientas innovadoras para el aprendizaje de idiomas, ofreciendo interacción en tiempo real y práctica conversacional al tiempo que promueven un aprendizaje adaptativo; esto es, ajustando el nivel de las respuestas y de la retroalimentación a las necesidades del estudiante (Chen et al., 2020). Este feedback adaptado e inmediato, que proporciona correcciones y sugerencias en tiempo real mejora la precisión lingüística y la motivación de los aprendices, al mismo tiempo que reduce la ansiedad lingüística.
En línea con estos resultados Sanz Manzanedo (2025) señala que los docentes informantes de su estudio valoran positivamente la IA en la enseñanza de idiomas, y en concreto, ChatGPT, otorgando un 4 sobre 5 en promedio. Corroboran, además, que representan un gran potencial para la práctica conversacional y la retroalimentación inmediata. Estos hallazgos son consistentes con investigaciones previas sobre la mejora de la interacción oral, de la comprensión auditiva y del desarrollo léxico, así como con la capacidad para proporcionar retroalimentación inmediata y adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes (Belda-Medina & Calvo-Ferrer, 2022a; Tyen et al., 2022, como se cita en Sanz Manzanedo, 2025)
Muñoz-Basols y Lvova (2025) investigaron el uso de ChatGPT como tecnología de apoyo en la preparación de exámenes de español como lengua extranjera. En su caso, adoptaron un enfoque empírico que integra las perspectivas del profesorado y alumnado. Entre otros resultados, se destaca la percepción del fomento de la autonomía del aprendiz y su motivación, así como la provisión de feedback inmediato. No obstante, señalan la variabilidad en la calidad del feedback interactivo de ChatGPT como un riesgo potencial «debido a la propia interacción del usuario y a los datos lingüísticos de los que dispone el modelo en la actualidad» (Muñoz-Basols y Lvova, p. 142, 2025).
Otros estudios recientes sobre perspectivas de estudiantes universitarios (Grajera, 2024; Rebolledo y Herrera Montoya, 2025; Junguito y Chenoll, 2025; Sossouvi y Lin, 2021) han arrojado valoraciones positivas sobre el uso de la IA en entornos de aprendizaje de segundas lenguas.
Los participantes de Grajera (2024) enfatizan la facilidad con la que pueden acceder a las correcciones y sugerencias de mejora, lo que les permite perfeccionar sus habilidades de escritura de manera más eficiente. No obstante, sugieren que su impacto podría maximizarse si se adapta más específicamente a sus necesidades individuales y contextos profesionales.
En el estudio Rebolledo y Herrera Montoya (2025) se destacan la identificación precisa de errores, la recepción de retroalimentación inmediata y detallada y la ampliación del vocabulario en tareas de escritura. Además, los estudiantes de nivel intermedio (B1) valoraron en mayor medida la asistencia en aspectos gramaticales y estructurales, mientras los de nivel avanzado apreciaron más el apoyo para la argumentación y coherencia.
Por su parte, Junguito y Chenoll (2025) indicaron que la mayoría de sus participantes encontraron útil o muy útil el uso de ChatGPT y se mostraron satisfechos con la calidad y precisión del feedback proporcionado por la herramienta. No obstante, un pequeño porcentaje (12,12%) de estudiantes enfrentó dificultades relacionadas con la formulación de los prompt.
Sossouvi y Lin (2021) exploraron las creencias de 160 estudiantes universitarios de ELE hacia la IA. El 77,50% de los informantes indica que, con la IA, la corrección de errores no solo se puede personalizar, sino que es más rápida y frecuente, y el 86,88% admite que la IA conduce al desarrollo de la autonomía del aprendiz. Finalmente, el 83,75% de los participantes considera que la IA podrá proporcionar una gran ayuda a los estudiantes con necesidades educativas especiales.
Ahora bien, para aprovechar al máximo los beneficios de la IA en este contexto, es necesario abordar los desafíos identificados en referencia a consideraciones éticas y de privacidad, a la necesidad de capacitación docente adecuada (Rebolledo y Gisbert, 2025), o a limitaciones tecnológicas, como la comprensión contextual de estos agentes conversacionales y sus dificultades con el procesamiento del lengua natural o generación de respuestas completamente coherentes (Sanz Manzanedo, 2025). Otros riesgos identificados en estos estudios con impacto directo sobre el aprendiz son el uso acrítico o excesivamente dependiente de estas tecnologías o un empobrecimiento del desarrollo cognitivo de los estudiantes, hallazgo señalado por Kosmyna et al. (2025) y que predice una afectación de aspectos como la memoria o la autoría percibida a largo plazo, como resultado del uso continuado de estas herramientas en tareas de escritura.
Entre mediación humana e inteligencia artificial
En definitiva, la evidencia revisada confirma que la retroalimentación interactiva constituye un eje vertebrador en el desarrollo de la segunda lengua, al posibilitar un ajuste continuo entre la producción del aprendiente y la corrección recibida, fomentar la conciencia metalingüística, sostener la motivación y reducir la ansiedad.
Imagen: ejemplo de reflexión de estudiante de ELE B1 sobre feedback correctivo con IA
En este marco, las herramientas basadas en inteligencia artificial, y particularmente los sistemas de IA generativa como ChatGPT, maximizan este potencial al proporcionar un feedback inmediato, adaptativo y contextualizado, ajustado al nivel de competencia y a las necesidades individuales. Los estudios analizados muestran mejoras significativas en dimensiones formales de la lengua —como la precisión gramatical, la organización textual o el desarrollo léxico—, así como avances en la autonomía, la autorregulación y el desarrollo metacognitivo, especialmente cuando el uso de estas herramientas se acompaña de orientación pedagógica y del aprendizaje de estrategias eficaces para la formulación de prompts y la evaluación crítica de la retroalimentación recibida.
Desde la perspectiva de docentes y aprendientes, predomina una valoración positiva del potencial de la IA para enriquecer la práctica comunicativa y coinciden con los resultados empíricos en que permiten ampliar las oportunidades de interacción fuera del aula y recibir retroalimentación inmediata y adaptada.
No obstante, para aprovechar plenamente los beneficios de estas tecnologías se deben abordar desafíos como:
- La formación docente específica.
- El desarrollo de competencias críticas en el alumnado.
- La atención a cuestiones éticas y de privacidad.
- La comprensión de las limitaciones tecnológicas actuales (procesamiento contextual, coherencia discursiva, fiabilidad del modelo)
- El empobrecimiento del desarrollo cognitivo.
En consecuencia, la investigación converge en la necesidad de una integración pedagógica estratégica, ética y crítica de la IA en la enseñanza de lenguas, donde la retroalimentación interactiva —humana y artificial— se articule de manera complementaria para promover un desarrollo lingüístico sólido, autónomo y cognitivamente enriquecedor.
Referencias:
Bailini, S. (2024). Dinámicas de interacción en la revisión de textos escritos en español como lengua extranjera. Revista Internacional de Lenguas Extranjeras / International Journal of Foreign Languages, 23–40.
Bailini, S., & Muñoz-Basols, J. (2024). Feedback interactivo y autonomía / Interactive feedback and autonomy. En Teoría sociocultural y español LE/L2 (pp. 100–117). Routledge.
Belda-Medina, J., & Calvo-Ferrer, J. R. (2022). Using chatbots as AI conversational partners in language learning. Applied Sciences, 12(17), 8427.
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278.
Gragera, R. (2024). Percepción del alumnado universitario sobre la eficacia de la inteligencia artificial en el aprendizaje del inglés. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–14
Junguito, M., & Chenoll, A. (2024). El uso de las herramientas de inteligencia artificial generativa en el aula de lenguas extranjeras desde la perspectiva del docente. RE@D – Revista de Educação a Distância e eLearning, 7(1), e202410.
Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task (Version 2) [Preprint]. arXiv.
Muñoz-Basols, J., & Bailini, S. (2018). Análisis y corrección de errores (Error analysis and error correction). En J. Muñoz-Basols, M. Lacorte, & K. A. Smith (Eds.), The Routledge Handbook of Spanish Language Teaching (1st ed., pp. 94–108). Routledge.
Muñoz-Basols, J., & Lvova, Y. (2025). El efecto novedad en la integración de la IA generativa: Perspectivas de docentes y aprendientes en la preparación de exámenes de certificación DELE. Revista Internacional de Lenguas Extranjeras / International Journal of Foreign Languages, (23), 121–160.
Parra Núñez, R., & Castrillo De Larreta-Azelain, M. D. (2025). Impacto de ChatGPT como herramienta de retroalimentación en la escritura en inglés como lengua extranjera: Revisión sistemática. Revista Internacional de Lenguas Extranjeras / International Journal of Foreign Languages, (23), 95–119.
Rebolledo, R., & Gisbert, M. (2025). Aprendizaje adaptativo del inglés como lengua extranjera con herramientas de inteligencia artificial: Una revisión sistemática de la literatura. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 29(1), 241–264.
Rebolledo, R., & Herrera Montoya, M. (2025). Retroalimentación inteligente para ensayos en inglés como lengua extranjera. Revista Internacional de Lenguas Extranjeras / International Journal of Foreign Languages, (23), 1–26.
Sanz Manzanedo, M. (2025). La IA en la enseñanza de idiomas: Chatbots y formación del profesorado [AI in language teaching: Chatbots and teacher training]. European Public & Social Innovation Review, 10, 1–13
Sanz Manzanedo, M. (2025). Percepciones de la IA generativa en ELE: Retos, oportunidades y necesidades formativas. Revista Internacional de Lenguas Extranjeras / International Journal of Foreign Languages, (23), 51–75.
Sossouvi, L.-F., & Lin, M.-C. (2021). Creencias, representaciones y saberes de los estudiantes universitarios benineses de ELE sobre la inteligencia artificial. E-Aesla, (7).
Tyen, G., Brenchley, M., Caines, A., & Buttery, P. (2022). Towards an open-domain chatbot for language practice. En Proceedings of the 17th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2022). Association for Computational Linguistics.
Editor: Universidad Isabel I
ISSN 3020-321X
Burgos, España