IA Y EDUCACIÓN FÍSICA: CUANDO APRENDER EXIGE UN CUERPO

Lo que la IA no puede hacer por nosotros en Educación Física

Dr. Domingo Blázquez Sánchez
dblazquez29@gmail.com
Profesor emérito del INEFC Barcelona · Presidente de la Red Global de Educación Física y Deporte

La IA está cambiando la escuela. ¿Cambiará de la misma manera la Educación Física?

La IA ha irrumpido en la educación con una velocidad difícil de comparar con otras innovaciones tecnológicas. En muy poco tiempo, profesores y estudiantes han comenzado a convivir con herramientas capaces de redactar textos, resumir documentos, traducir, resolver problemas, generar imágenes, preparar presentaciones, programar o responder a preguntas complejas. Muchas actividades que hasta hace poco exigían necesariamente la intervención intelectual del estudiante pueden hoy ser realizadas, al menos parcialmente, por una máquina.

Esta nueva realidad obliga a la escuela a plantearse una pregunta de enorme trascendencia: ¿qué significa aprender cuando podemos delegar en una IA algunas de las tareas que tradicionalmente utilizábamos para demostrar que un alumno había aprendido? El interrogante afecta especialmente a las materias en las que buena parte de las evidencias pueden expresarse mediante textos, cálculos, búsquedas de información o producciones digitales.

Sin embargo, al trasladar la cuestión a la Educación Física aparece una diferencia que merece atención. No porque nuestra materia permanezca al margen de la IA, sino porque una parte sustancial de sus aprendizajes no puede producirse sin la participación corporal del propio alumno. Quizá, paradójicamente, el avance de la IA esté proporcionando un nuevo argumento para comprender el valor educativo específico de la Educación Física.

La IA también ha llegado a la Educación Física

No tendría sentido defender nuestra disciplina construyendo una oposición entre tecnología y motricidad. La IA ya puede analizar movimientos mediante imágenes y vídeo, proporcionar retroalimentación técnica, registrar y procesar información relacionada con la actividad física, personalizar determinadas propuestas, colaborar en la evaluación y ayudar al profesorado en la planificación. Como ante cualquier innovación educativa, su incorporación debería juzgarse por lo que aporta realmente al aprendizaje y no por la novedad de la herramienta (Blázquez Sánchez, 2022).

La revisión sistemática de Bofill, Pla-Campas y Sebastiani (2025) constituye una referencia particularmente importante. Los autores analizaron la literatura científica publicada entre 2019 y 2024 sobre la aplicación educativa de la IA en Educación Física. Su revisión muestra que nos encontramos todavía ante un campo emergente, con una producción limitada, especialmente en Primaria y Secundaria, aunque con posibilidades que merecen ser consideradas.

Entre las aplicaciones estudiadas aparecen sistemas de análisis de vídeo y voz, herramientas inteligentes de enseñanza y diferentes tecnologías orientadas hacia la personalización. Otras revisiones recientes amplían este panorama y señalan posibilidades relacionadas con la retroalimentación en tiempo real, los sistemas adaptativos, la evaluación multimodal y la monitorización de comportamientos relacionados con la salud (Zhong et al., 2025).

No estamos, por tanto, ante una tecnología que debamos mantener fuera del gimnasio o del patio. La Educación Física deberá aprender a convivir con ella y aprovechar aquello que contribuya a mejorar la enseñanza. Pero reconocer sus posibilidades permite formular una pregunta todavía más interesante: ¿qué aspectos del aprendizaje en Educación Física no podemos delegar en una IA?

Saber sobre el movimiento no es aprender en movimiento

Una IA puede explicarnos con extraordinario detalle cómo mantener el equilibrio, cómo ejecutar una habilidad, cómo distribuir el esfuerzo durante una carrera o cuál podría ser la decisión táctica más adecuada ante una situación de juego. También puede observar una ejecución, compararla con determinados parámetros y ofrecer información para mejorarla. Pero disponer de información sobre una acción no equivale a haber construido corporalmente ese aprendizaje.

La IA puede explicarme cómo mantener el equilibrio, pero no puede equilibrarse por mí para que yo aprenda a hacerlo. Puede indicarme cómo distribuir el esfuerzo, pero no puede experimentar mi fatiga ni aprender por mí a interpretar las señales que produce mi organismo. Puede analizar una situación deportiva y proponer una respuesta, pero no puede sustituir la decisión que debo adoptar mientras me desplazo, observo a mis compañeros, percibo las acciones de los adversarios y dispongo apenas de unas décimas de segundo para decidir.

Esta distinción constituye el núcleo del problema: hay aprendizajes que pueden explicarse, representarse, analizarse o simularse mediante tecnología, pero que únicamente pueden adquirirse viviéndolos.

La investigación sobre aprendizaje encarnado proporciona un marco especialmente interesante para comprender esta cuestión. Desde esta perspectiva, aprender no constituye exclusivamente un proceso de tratamiento de información realizado por la mente, sino que implica la interacción entre cuerpo, cognición y entorno. Las revisiones recientes destacan precisamente la necesidad de superar la separación tradicional entre mente y cuerpo y reconocen el especial interés de esta perspectiva para la Educación Física (Faella, Digennaro, & Iannaccone, 2025). Incluso cuando se estudia la relación entre IA y aprendizaje encarnado, la participación corporal de quien aprende continúa siendo central (Memarian & Doleck, 2024).

La frontera de la IA en Educación Física

La conducta motriz no puede delegarse

La Educación Física no trabaja simplemente con movimientos observables. Detrás de una carrera, un salto, un lanzamiento, una cooperación o una oposición existe una persona que percibe, interpreta, decide, siente y se relaciona con los demás y con el entorno. Es precisamente esta consideración integral de la persona que actúa la que otorga especial relevancia al concepto de conducta motriz (Parlebas, 2001).

Dos alumnos pueden ejecutar externamente un movimiento parecido y, sin embargo, estar viviendo experiencias completamente diferentes. Uno puede actuar con confianza y otro con temor; uno puede interpretar adecuadamente las señales de su cuerpo mientras otro las ignora; uno puede cooperar espontáneamente mientras otro permanece pendiente exclusivamente de su propia actuación. El movimiento visible constituye solamente una parte de lo que está ocurriendo.

Esta dimensión personal de la acción establece una frontera especialmente significativa frente a la IA. Una tecnología puede registrar, analizar y comparar aspectos del movimiento. Puede proporcionar datos de enorme valor y ayudar a interpretarlos. Pero la experiencia de aprender continúa perteneciendo a la persona que actúa. La IA puede acompañar la experiencia motriz, enriquecerla e incluso contribuir a comprenderla mejor, pero no puede vivirla en lugar del alumno.

Sentir el cuerpo no es recibir datos sobre él

Esta diferencia resulta particularmente evidente cuando hablamos de percepción corporal. Los dispositivos digitales pueden proporcionarnos información cada vez más precisa sobre frecuencia cardiaca, velocidad, aceleración, distancia recorrida, calidad del sueño o carga de entrenamiento. Es previsible que la IA multiplique nuestra capacidad para interpretar esos datos y convertirlos en recomendaciones individualizadas.

Pero disponer de datos sobre el cuerpo no significa necesariamente conocer el propio cuerpo. Aprender a reconocer la fatiga, interpretar la respiración, distinguir entre esfuerzo y dolor, percibir cuándo podemos continuar y cuándo debemos detenernos o comprender cómo responde nuestro organismo ante diferentes intensidades requiere experiencia. El dato externo puede ayudar, pero necesita relacionarse con la percepción interna del propio sujeto.

La Educación Física ofrece oportunidades sistemáticas para establecer esa relación entre información y experiencia. El alumno no aprende solamente que su frecuencia cardiaca aumenta con el esfuerzo; aprende progresivamente qué significa ese aumento en su propio cuerpo y cómo utilizar esa información para regular su comportamiento. Ninguna IA puede realizar ese aprendizaje por él.

Decidir, adaptarse y actuar bajo incertidumbre

Algo semejante ocurre con la toma de decisiones. Muchas situaciones motrices poseen un componente de incertidumbre que obliga al alumno a percibir, decidir y actuar de manera prácticamente simultánea. El espacio cambia, los compañeros se desplazan, los adversarios modifican sus acciones y las posibilidades disponibles aparecen y desaparecen continuamente.

La IA podrá analizar esas situaciones e incluso predecir determinadas respuestas con una precisión creciente. Pero para desarrollar competencia motriz el alumno necesita enfrentarse personalmente a ellas. Tiene que equivocarse, modificar su actuación, anticipar, reajustar y comprobar las consecuencias de sus propias decisiones.

La competencia no se adquiere conociendo únicamente cuál era la respuesta correcta. Se construye aprendiendo a producir respuestas adecuadas ante situaciones que nunca son exactamente iguales. De nuevo aparece la misma frontera: la IA puede ayudarnos a interpretar una decisión; no puede adquirir nuestra capacidad de decidir corporalmente por nosotros.

Tampoco puede cooperar por nosotros

La Educación Física posee además una dimensión relacional especialmente valiosa. Cooperar, oponerse, ayudar, anticipar las intenciones de otra persona, respetar su espacio, ajustar nuestra acción a sus posibilidades o asumir responsabilidades dentro de un grupo son aprendizajes que se construyen en interacción con otras personas.

Podemos pedir a una IA que explique perfectamente qué significa cooperar. Puede proponernos estrategias e incluso diseñar situaciones didácticas destinadas a favorecer la cooperación. Pero aprender a cooperar exige encontrarse realmente con los demás. Un alumno aprende a cooperar cooperando.

También aprende a aceptar una derrota perdiendo, a controlar la frustración experimentándola, a asumir un riesgo enfrentándose progresivamente a situaciones que le producen incertidumbre y a confiar en otro cuando tiene que depender realmente de su actuación. La explicación puede preparar la experiencia y la reflexión puede ayudar a comprenderla, pero ninguna de las dos puede sustituirla.

La paradoja: cuanto más avance la IA, más importante puede resultar la Educación Física

Llegamos así a una paradoja que merece atención. La IA está cuestionando determinadas prácticas escolares porque permite externalizar operaciones que hasta ahora tenía que realizar necesariamente el estudiante. Cada vez podemos delegar más tareas de búsqueda, redacción, cálculo, síntesis o tratamiento de información.

Pero cuanto mayor sea nuestra capacidad para delegar determinadas operaciones en las máquinas, más importante será preguntarnos qué aprendizajes humanos no deberíamos delegar. En ese territorio, el cuerpo adquiere una importancia extraordinaria.

Nadie puede desarrollar nuestra condición física por nosotros. Nadie puede adquirir nuestro equilibrio, nuestra coordinación o nuestra competencia motriz. Nadie puede aprender en nuestro lugar a regular el esfuerzo, interpretar las señales corporales, gestionar un riesgo o establecer una relación satisfactoria y duradera con la actividad física.

Podemos disponer de la aplicación de entrenamiento más sofisticada y continuar siendo sedentarios. Podemos conocer perfectamente las recomendaciones sobre actividad física y no incorporarlas a nuestra vida. Podemos preguntar a una IA cómo debemos cuidarnos y, sin embargo, no haber aprendido a hacerlo. Saber qué hacer no significa necesariamente ser capaz de hacerlo.

Los aprendizajes esenciales ante la IA

Esta reflexión adquiere especial significado cuando pensamos qué debería permanecer de la Educación Física una vez finalizada la escolaridad obligatoria. Regular el esfuerzo, interpretar las señales del propio cuerpo, gestionar riesgos, adaptar habilidades a situaciones diferentes, tomar decisiones motrices, cooperar, participar de forma inclusiva, regular las emociones vinculadas a la práctica, diseñar actividades adecuadas a las propias necesidades, autoevaluarse y mantener una práctica física regular constituyen aprendizajes cuya adquisición exige la implicación personal del alumno (Blázquez Sánchez, 2026b).

La IA puede ayudar en todos ellos. Puede proporcionar información, analizar datos, sugerir actividades, ofrecer retroalimentación, favorecer procesos de autoevaluación o contribuir a diseñar programas individualizados. Pero existe una frontera que debemos mantener clara: puede mejorar las condiciones en las que se aprende, pero no puede aprender corporalmente por el alumno.

Esta distinción permite comprender desde una perspectiva nueva el valor de los aprendizajes esenciales. No se trata simplemente de conocimientos que consideramos importantes. Son, en buena medida, aprendizajes que deben incorporarse a la propia manera de actuar. Esa preocupación por orientar la Educación Física hacia capacidades relevantes, transferibles y disponibles para la vida enlaza también con una enseñanza basada en evidencias y con la selección consciente de aquello que merece ocupar el tiempo escolar (Blázquez Sánchez, 2022; Blázquez Sánchez et al., 2024).

Una Educación Física más necesaria, no menos

Durante décadas, la Educación Física ha tenido que justificar reiteradamente su presencia en el currículo. Con frecuencia hemos recurrido a la salud, a la prevención del sedentarismo, al desarrollo motor o a los beneficios psicológicos y sociales de la actividad física. Todos estos argumentos continúan siendo válidos. Pero la irrupción de la IA añade una nueva razón.

En una sociedad en la que una parte creciente de nuestras actividades intelectuales, profesionales y comunicativas estará mediada por sistemas artificiales, la escuela deberá preservar experiencias en las que los alumnos tengan que enfrentarse directamente consigo mismos, con otras personas y con el mundo físico. Situaciones en las que tengan que actuar, decidir, adaptarse, esforzarse, cooperar, equivocarse y volver a intentarlo.

La Educación Física constituye uno de esos espacios. Por eso la IA no debería contemplarse únicamente como una amenaza o como una herramienta más que debemos incorporar. Puede convertirse también en un espejo que nos permita reconocer con mayor claridad aquello que nuestra disciplina aporta específicamente a la educación.

La IA podrá analizar cada vez mejor el movimiento, pero no podrá moverse por nosotros. Podrá interpretar cantidades enormes de datos sobre nuestro organismo, pero no podrá sentir nuestro cuerpo por nosotros. Podrá aconsejarnos qué decisión adoptar, pero no podrá construir nuestra competencia motriz en nuestro lugar.

La Educación Física del futuro utilizará IA. Sería absurdo renunciar a las posibilidades que ofrece. La cuestión está en utilizar la tecnología para enriquecer la experiencia sin permitir que la sustituya. Tal vez, ante su expansión, la gran pregunta educativa no sea solamente qué debemos enseñar a nuestros alumnos a hacer con la IA, sino también qué debemos garantizar que continúen siendo capaces de hacer por sí mismos. En Educación Física, buena parte de la respuesta sigue estando en el cuerpo.

Referencias bibliográficas

Para ampliar esta reflexión

Recomendación de lectura

Lo esencial en Educación Física

Los aprendizajes que la escuela debe garantizar para la vida

Domingo Blázquez Sánchez · INDE, 2026

Para profundizar en la propuesta desarrollada en este artículo, recomiendo la lectura de esta obra. En ella desarrollo el proceso de selección, justificación y organización curricular de los once Aprendizajes Esenciales. El libro amplía una pregunta decisiva: no solo qué debería aprenderse en Educación Física, sino qué aprendizajes merece la pena proteger y garantizar durante toda la escolaridad para que permanezcan disponibles en la vida adulta.