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Unacademy: 3.440 millones promesa, 206 millones realidad

Unacademy: 3.440 millones promesa, 206 millones realidad

El 1 de septiembre de 2026, Gaurav Munjal reconoció en X, sin adornos, que había vendido su empresa por una fracción de lo que llegó a valer. Con esa confesión se cerraba la historia de Unacademy, la plataforma educativa india que llegó a valorarse en 3.440 millones de dólares y que acabó siendo absorbida por su rival upGrad por apenas 206 millones: una destrucción de valor del 94%.

Unacademy nació sin vocación de imperio: antes de ser una empresa fue un canal de YouTube en el que Munjal, entonces estudiante de ingeniería en Bombay, colgaba tutoriales para ayudar a sus compañeros a preparar exámenes. En 2015 fundó oficialmente la compañía junto a Hemesh Singh y Roman Saini —este último, un antiguo funcionario público que cambió la administración por las aulas virtuales—, convirtiendo aquel canal en una aplicación pensada para los millones de jóvenes indios que cada año se juegan el futuro en los exámenes de acceso a la función pública, la ingeniería o la medicina. La promesa era clásica del sector: sustituir la academia presencial, cara y concentrada en unas pocas ciudades como Kota, por un mercado abierto de profesores independientes.

Todo cambió con la pandemia. Colegios y universidades cerraron sus puertas, millones de estudiantes se vieron obligados a estudiar frente a una pantalla, y los inversores confundieron esa urgencia pasajera con una transformación duradera de la enseñanza. En septiembre de 2020, una inyección de 150 millones de dólares de SoftBank convirtió a Unacademy en unicornio; un año después, una ronda de 440 millones la situaba ya en 3.440 millones de dólares de valoración, la segunda edtech más cotizada de India, solo por detrás de Byju's.

El dinero se convirtió en espectáculo: patrocinio de la Liga Premier de críquet, campañas con la leyenda Sachin Tendulkar como inversor y rostro publicitario, pujas para hacerse con el patrocinio principal del torneo. Cuando en 2022 las aulas reabrieron y la demanda de clases online se desplomó, la compañía se encontró quemando alrededor de 156 millones de dólares al año sin un negocio capaz de sostener ese ritmo. Siguieron tres años ásperos: despidos sucesivos que redujeron la plantilla de 6.000 a menos de 1.800 personas, la retirada del patrocinio deportivo, la venta de la plataforma de programación CodeChef y, finalmente, el reconocimiento público de que la valoración había caído por debajo de los 500 millones de dólares. Munjal, además, se convirtió en una rareza dentro del ecosistema emprendedor indio: en vez de camuflar el declive bajo el lenguaje del pivote, lo documentó en público, cifra a cifra, hasta el final.

Unacademy no es el caso más extremo. Byju's, la otra gran apuesta india, llegó a valer 22.000 millones de dólares antes de hundirse en impagos e insolvencia, hasta el punto de que BlackRock redujo a cero el valor de su participación; en Estados Unidos, 2U se acogió al Chapter 11 tras rozar los 4.000 millones de capitalización, y Chegg encadena años de desplome bursátil. El patrón se repite: inversores que dieron por hecho que la educación podía transformarse con la misma velocidad que el comercio, la música o los viajes, sin contar con que aprender exige algo que ninguna plataforma ha conseguido escalar del todo: la relación, la constancia, la mediación de alguien que conoce a quien tiene delante.

Ese es, quizá, el verdadero legado de Unacademy: no una lección sobre tecnología, sino sobre la diferencia entre digitalizar la enseñanza y transformarla. Dos gestos posibles para quien quiera ir más allá de la anécdota: leer To Save Everything, Click Here, de Evgeny Morozov, como antídoto contra el solucionismo tecnológico aplicado a la educación; y ejercer de tutor voluntario de algún estudiante en preparación de examen. Como sistema de evaluación, una cita fija: comprobar en los informes PISA de 2028 y 2031 si la inversión pública prioriza formar al profesorado antes que comprar licencias de plataformas.

Preguntas de Fermi para estimar lo aparentemente imposible

Hoy repasamos las Preguntas de Fermi, para aprender a calcular sin conocer todos los datos. ¿Cuántos afinadores de piano trabajan en una gran ciudad? ¿Cuántos granos de arroz caben en un estadio? ¿Cuántas gotas de agua contiene una piscina olímpica? ¿Cuántos pelos tiene una persona? A primera vista, parecen preguntas destinadas al fracaso: carecemos de los datos necesarios para responderlas con precisión. Sin embargo, precisamente ahí reside su interés.

Las preguntas de Fermi son problemas que pueden resolverse mediante estimaciones razonables, descomponiendo una cuestión aparentemente imposible en varias preguntas más sencillas. Reciben su nombre de Enrico Fermi, uno de los grandes físicos del siglo XX, célebre tanto por sus contribuciones a la física nuclear como por su capacidad para realizar cálculos aproximados mentalmente. La cuestión no consiste en acertar una cifra exacta. Consiste en aprender a pensar cuando la información es incompleta.

Del problema imposible a una cadena de preguntas. Imaginemos la pregunta clásica: ¿cuántos afinadores de piano puede haber en una ciudad? No necesitamos conocer el número real. Podemos comenzar suponiendo que la ciudad tiene un millón de habitantes. Quizá uno de cada cien hogares posea un piano; serían 10.000 pianos. Si cada piano necesita una afinación aproximadamente una vez al año y un afinador puede realizar unas cuatro afinaciones al día durante 250 días laborales, cada profesional podría efectuar unas 1.000 al año. La división final —10.000 entre 1.000— proporciona una estimación de unos diez afinadores.

La cifra puede estar equivocada. Incluso puede estarlo por un factor de dos o tres. Pero el razonamiento es transparente: cualquiera puede revisar las hipótesis, modificarlas y comprobar cómo cambia el resultado. Ese procedimiento constituye una pequeña lección de metodología científica: suposición, modelo, cálculo, contraste y revisión.

La importancia del orden de magnitud. Las preguntas de Fermi enseñan una habilidad especialmente valiosa en física y en ingeniería: distinguir entre 10, 100 y 1.000 resulta mucho más importante que decidir entre 237 y 241. El concepto de orden de magnitud permite trabajar con potencias de diez y reconocer rápidamente si un resultado es plausible. Un cálculo aproximado puede revelar que una respuesta publicada es imposible, incluso sin disponer de todos los datos necesarios para reconstruirla. Esta competencia tiene además una dimensión crítica. En una sociedad saturada de cifras, porcentajes, gráficos y estadísticas, saber estimar ayuda a detectar afirmaciones absurdas, errores de escala y conclusiones exageradas. 

Una herramienta educativa extraordinariamente fértil. Las preguntas de Fermi poseen un particular valor pedagógico porque no tienen necesariamente una única vía de solución. Permiten combinar matemáticas, física, razonamiento lógico, conocimientos cotidianos e imaginación.

Un profesor puede plantear, por ejemplo: ¿cuánta energía consume una ciudad durante un día?, ¿cuántas palabras pronunciamos durante nuestra vida?, ¿cuántos autobuses serían necesarios para transportar a todos los habitantes de una localidad?, ¿cuánta lluvia cae sobre un campo durante una tormenta? El objetivo no debería ser penalizar una estimación imperfecta, sino analizar qué hipótesis se han utilizado y cuáles son más determinantes. Aquí aparece una enseñanza profunda: cuando desconocemos algo, no siempre debemos detenernos. Podemos construir un modelo provisional y mejorarlo progresivamente.

De Fermi a la inteligencia artificial. La actualidad concede a estas preguntas una nueva relevancia. Los buscadores y la inteligencia artificial pueden proporcionar rápidamente cifras concretas, pero disponer de un número no garantiza comprenderlo. Una pregunta de Fermi obliga a recorrer el camino inverso: primero razonar, después calcular y finalmente comprobar. Incluso cuando una máquina ofrece la respuesta, necesitamos criterio para evaluar si resulta coherente.

En realidad, la lección de Fermi trasciende la física. Investigar significa a menudo trabajar con incertidumbre, datos incompletos y modelos imperfectos. La ciencia no siempre comienza con una respuesta; muchas veces comienza con una buena pregunta. Las preguntas de Fermi nos recuerdan, por tanto, que pensar bien no significa saberlo todo. Significa saber qué podemos inferir de lo que conocemos, reconocer nuestras incertidumbres y convertir un problema enorme en una sucesión de problemas manejables. Y quizá esa sea una de las formas más sencillas —y más poderosas— de enseñar ciencia: pedir a alguien que estime lo que parece imposible y preguntarle, sobre todo, cómo ha llegado hasta allí.

A continuación 12 ejemplos muy variados, evitando el clásico de los afinadores de pianos de Chicago:

  1. 🚕 ¿Cuántos taxis circulan ahora mismo por Getxo?  Población → personas que usan taxi → viajes diarios → horas de actividad → taxis necesarios.
  2. ☕ ¿Cuántos cafés se beben cada día en Bilbao? Habitantes → porcentaje que toma café → cafés/persona/día → consumo fuera de casa.
  3. 🏟️ ¿Cuántas pelotas de fútbol cabrían en San Mamés? Volumen del estadio → volumen aproximado de una pelota → factor de empaquetamiento.
  4. ✈️ ¿Cuántos aviones están volando sobre Europa en este momento?Vuelos diarios → duración media → horas del día → distribución geográfica.
  5. 📱 ¿Cuántos teléfonos móviles hay encendidos ahora mismo en Francia? Población → móviles por persona → porcentaje encendido → dispositivos secundarios.
  6. 🌳 ¿Cuántos árboles hay en Bilbao? Superficie urbana → superficie arbolada → densidad media de árboles → parques y calles.
  7. 🍕  ¿Cuántas pizzas se venden en Navarra un sábado por la noche? Hogares → porcentaje que pide pizza → frecuencia → pizzas por pedido.
  8. 🚿 ¿Cuántos litros de agua se gastan en Alicante mientras alguien se ducha? Población → duchas/día → duración → litros/minuto.
  9. 🧑‍🏫 ¿Cuántos profesores hacen falta para enseñar a todos los niños de Europa? Población infantil → alumnos por profesor → horas lectivas → organización escolar.
  10. 📚 ¿Cuántos libros cabrían en una biblioteca de 1.000 m²? Superficie útil → estanterías → metros lineales → libros por metro.
  11. 🌧️ ¿Cuántos litros de agua caen sobre Bilbao durante una tormenta? Superficie afectada × precipitación acumulada. Una excelente ocasión para convertir milímetros de lluvia en litros.
  12. 💶 ¿Cuántas monedas de un euro harían falta para llenar una bañera? Volumen de la bañera → volumen de una moneda → huecos entre monedas → número total.

Una especialmente buena para educación: ¿Cuántas veces se abre una puerta en Bilbao en un día? Parece absurda, pero obliga a formular hipótesis: número de habitantes, hogares, oficinas, comercios, colegios, entradas y salidas, puertas por edificio, aperturas por persona… Y ahí está precisamente la gracia de Fermi: la calidad de la respuesta depende menos de acertar el número que de construir un razonamiento defendible.

Educar en preguntas de Fermi es, en última instancia, educar en una forma de coraje intelectual: la de atreverse a responder algo razonable cuando lo cómodo sería callar por falta de certeza absoluta. Post relacionado: Paradoja de Fermi.

PISA 2025: 5 causas capitales del desastre y 6 posibles soluciones

Debate sobre #PISA2015 en el programa La Noche En Jake
Imagen de 2016, explicando en ETB los resultados de PISA 2015 en prime time. Contexto del artículo: Hace más de 8 años que me jubilé con 65 años. Desde entonces me he centrado en otros temas, pero siempre he sido un educador. Comencé con 22 años, en 1975, como Profesor Titular de Didáctica de las Matemáticas y Ciencias Experimentales en la UPV-EHU. En 1985 pasé al Gobierno Vasco como responsable de Tecnología y Educación, y luego muchos años como responsable de Innovación Educativa. He escrito y divulgado mucho sobre PISA (posts aquí recogidos). En este primer artículo, he preferido apuntar medidas generales, a escala universal. Seguirá una entrada sobre el caso de la Comunidad Autónoma de Euskadi, con soluciones que siguen siendo oportunas, muchas de ellas como lo eran tras PISA 2015 (leer aquí). Tampoco en este texto he apuntado razones permanentes y obvias que diferencian en resultados de comprensión lectora a alumnado de la misma edad que estudia en comunidades bilingües respecto a monolingües, y más si es con idiomas tan distantes lingüísticamente.

Los resultados de PISA 2025, publicados el 8 de septiembre de 2026, nos han dejado anonadados. Era esperable el declive. porque confirma lo que ya se insinuaba en PISA 2018 y PISA 2022 (PISA 2021 no pudo realizarse por la pandemia), pero no en esa grado de pérdida de nuestras generaciones de infancia y juventud. Cae peligrosamente el rendimiento de los adolescentes de 15 años en lectura, matemáticas y ciencias ha seguido deteriorándose en buena parte del mundo rico. No se trata de un tropiezo puntual ni, según la propia OCDE, de un artefacto del instrumento. Es un cambio de época educativa, visible a la vez en el promedio de la OCDE, en España y, con particular intensidad, en el País Vasco.

PISA no mide “cultura general” ni fidelidad al currículo nacional. Mide la capacidad de aplicar conocimientos a problemas nuevos. Por eso su caída no es un dato administrativo: es un indicador de la capacidad cognitiva colectiva con la que una generación entra en la vida adulta, en un momento en que la inteligencia artificial y la complejidad informativa exigen precisamente lo contrario: atención sostenida, lectura de textos largos, razonamiento y perseverancia.

La pregunta útil no es quién tiene la culpa. Es qué ha cambiado en los estudiantes, en las familias, en el profesorado, en las aulas, en los sistemas y en la sociedad, y qué se puede corregir con evidencia, no con eslóganes. Repasamos, a continuación y con una extensión inhabitual, las principales causas de la bajada de resultados y algunas fórmulas clave para recuperar el aprendizaje requerido para un futuro incierto.

Hay momentos en los que una estadística deja de ser simplemente una estadística. Los resultados de PISA 2025, publicados por la OCDE el 8 de septiembre de 2026, constituyen uno de esos momentos. Más de 760.000 estudiantes de 91 países y economías han participado en esta evaluación internacional y el diagnóstico es inequívoco: el deterioro del rendimiento no afecta únicamente a un país o a un determinado modelo educativo. La OCDE registra una caída generalizada y sitúa el rendimiento medio de sus países miembros en mínimos históricos en matemáticas, lectura y ciencias.

Por tanto, sería un error interpretar el resultado exclusivamente como un «fracaso un agente o una comunidad», del mismo modo que sería tranquilizador atribuirlo únicamente a la pandemia, a los teléfonos móviles, a una determinada ley educativa o a la supuesta falta de esfuerzo de los adolescentes. El problema es más profundo, multifactorial y estrepitoso por fallo sistémico de todos los intervinientes. Estamos ante una disrupción cultural, tecnológica y educativa de gran alcance. Y precisamente por eso las soluciones tampoco pueden reducirse a apuntar hacia algo en concreto y menos aún a cambiar alguna ley cada pocos años.

Premisa crucial: la caída es internacional. La primera conclusión obliga a abandonar cualquier explicación exclusivamente nacional. Entre 2015 y 2025, la puntuación media de la OCDE cayó 22 puntos en matemáticas y 28 puntos en lectura. En ciencias, donde PISA 2025 situó su principal foco de evaluación, también se produjo un descenso, aunque considerablemente menor.

La magnitud es extraordinaria porque PISA no está describiendo solamente una oscilación coyuntural. La tendencia descendente venía manifestándose desde antes de la pandemia en numerosos sistemas. La COVID-19 agravó probablemente un problema que ya existía, pero no lo creó desde cero. Esta distinción es fundamental. Si pensamos que todo se debe a los confinamientos, nuestra respuesta será recuperar simplemente las clases perdidas. Si entendemos que existe una transformación estructural del aprendizaje, necesitaremos rediseñar parte del sistema.

1. Primera causa: la pandemia, pero no como explicación total. La pandemia provocó interrupciones escolares, aislamiento social, pérdida de rutinas, dificultades familiares y una aceleración improvisada de la educación digital. Su impacto sobre determinados grupos fue especialmente intenso. Pero la propia evidencia de PISA 2022 ya advertía de que no existe una relación sencilla entre duración del cierre escolar y caída del rendimiento. Algunos sistemas con cierres relativamente prolongados tuvieron resultados mejores que otros con interrupciones menores. 

La pandemia debe entenderse, por tanto, como un acelerador. Aceleró tendencias anteriores: desigualdad, problemas de salud mental, pérdida de hábitos de lectura, dependencia tecnológica, dificultades de concentración, absentismo y debilitamiento de determinados vínculos entre escuela y familia. La cuestión no es volver a 2019. Es aprender a educar en una sociedad que ya no es la de 2019.

2. Segunda causa: la revolución de la atención. Probablemente estamos ante uno de los cambios menos comprendidos de nuestro tiempo. Durante siglos, aprender significaba fundamentalmente concentrarse durante períodos prolongados. Ahora vivimos rodeados de estímulos diseñados para interrumpir la concentración. Móviles, redes sociales, vídeos breves, videojuegos, notificaciones y plataformas digitales compiten permanentemente por la atención de los adolescentes.

No es una cuestión moral. Es una cuestión cognitiva. La atención sostenida es un recurso limitado. Y la escuela tiene que competir con industrias cuyo modelo económico consiste precisamente en maximizar el tiempo de permanencia del usuario. PISA ofrece señales relevantes. En 2022, alrededor del 30% de los estudiantes de los países de la OCDE declaraba distraerse por dispositivos digitales durante las clases. Además, la utilización moderada de dispositivos para aprender podía asociarse positivamente con el rendimiento, mientras que el uso excesivo o recreativo presentaba relaciones negativas. La conclusión no debería ser «tecnología sí» o «tecnología no». Debe ser: tecnología dentro cuando mejora el aprendizaje; tecnología fuera cuando destruye la atención.

3. Tercera causa: hemos debilitado la lectura profunda. La caída en comprensión lectora merece una consideración especial. Leer no significa únicamente descodificar palabras. Significa construir significado, inferir, relacionar ideas, distinguir hechos y opiniones, interpretar argumentos, reconocer matices y mantener información en la memoria de trabajo. La lectura profunda necesita tiempo. Y necesita una cierta tolerancia al aburrimiento. Una generación acostumbrada al desplazamiento permanente de contenidos puede encontrar especialmente difícil enfrentarse a un texto largo, complejo y sin recompensas inmediatas.

España ofrece aquí una señal preocupante: en PISA 2025 obtiene 451 puntos en lectura, frente a 474 en 2022. Es su peor resultado histórico en esta competencia.  La respuesta debería ser inequívoca: hay que volver a enseñar a leer mucho, despacio y críticamente. No solamente en Lengua. También en Ciencias, Matemáticas, Historia, Filosofía y Tecnología. Un alumno que no comprende un problema escrito difícilmente podrá resolverlo matemáticamente, aunque conozca las operaciones.

4. Cuarta causa: menor esfuerzo cognitivo. Existe otro fenómeno que conviene abordar sin prejuicios generacionales. Aprender cuesta. La memoria, la práctica deliberada, la resolución de problemas, la escritura y la lectura exigente requieren esfuerzo. La educación contemporánea ha incorporado con razón metodologías activas, aprendizaje por proyectos, colaboración, creatividad y competencias. El problema aparece cuando estos enfoques se interpretan como sustitutos de los conocimientos básicos, y no como instrumentos para utilizarlos. 

No existe pensamiento crítico sin conocimientos. No existe creatividad sólida sin dominio de un campo. No existe competencia científica sin fluidez matemática. No existe inteligencia artificial bien utilizada sin criterio intelectual. La educación debe recuperar un equilibrio entre conocimiento y competencia, contenidos y aplicación, memoria y comprensión.

5. Quinta causa: la inteligencia artificial cambia las reglas. PISA 2025 incorpora explícitamente el nuevo contexto de la inteligencia artificial. El problema no es que los estudiantes utilicen ChatGPT, Gemini, Claude u otros sistemas. El verdadero problema sería que la IA sustituyera precisamente las operaciones cognitivas que la escuela pretende desarrollar. Si una máquina resume, redacta, calcula, traduce y resuelve problemas, la educación debe plantear una pregunta nueva: ¿Qué necesitamos seguir aprendiendo los humanos cuando las máquinas pueden ejecutar buena parte de las tareas intelectuales rutinarias? La respuesta no puede ser «nada».

Debe ser exactamente la contraria: necesitamos más comprensión, más capacidad para formular preguntas, más razonamiento, más verificación, más cultura científica, más pensamiento crítico y más capacidad para distinguir una respuesta plausible de una respuesta verdadera. La IA debería convertirse en tutor, simulador, interlocutor y herramienta de investigación, no en sustituto del esfuerzo intelectual.

España: el problema es especialmente serio. España llega a PISA 2025 con resultados históricamente bajos. La puntuación nacional se sitúa en 457 puntos en matemáticas, 451 en lectura y 477 en ciencias. Respecto a 2022, las pérdidas son aproximadamente de 16 puntos en matemáticas, 23 en lectura y 8 en ciencias. El dato resulta particularmente preocupante porque España ya había experimentado retrocesos en las ediciones anteriores. 

En PISA 2022, la OCDE constataba que los resultados españoles habían descendido respecto a 2015 en las tres competencias. No parece razonable atribuir todo el deterioro a una única reforma educativa. Tampoco sería científico afirmar que la LOMLOE es por sí sola responsable del descenso. Los estudiantes evaluados en PISA 2025 han pasado por una combinación de circunstancias: pandemia, transformación digital, cambios curriculares, nuevas pautas familiares, mayor diversidad social y lingüística, modificaciones en las prácticas docentes y cambios culturales profundos. La respuesta debería ser, por tanto, igualmente sistémica. 

Euskadi: una alarma especialmente insufrible. El caso vasco merece un análisis específico porque Euskadi había construido durante décadas una reputación de sistema educativo relativamente sólido y equitativo. Los resultados de PISA 2025 obligan a revisar esa percepción. Euskadi obtiene 460 puntos en matemáticas, 419 en lectura y 459 en ciencias, frente a 482, 466 y 480 respectivamente en PISA 2022. La caída es particularmente dramática en comprensión lectora:47 puntos menos.

En lectura, Euskadi queda en la parte inferior de las comunidades autónomas. No es un pequeño retroceso estadístico. Es una señal estructural. Y precisamente por eso sería un error responder mediante una explicación simplista —por ejemplo, atribuirlo exclusivamente al modelo lingüístico, a la inmigración, a la metodología competencial o al uso de pantallas—. Cada una de esas hipótesis puede ser investigada. Ninguna debería convertirse automáticamente en una conclusión causal. 

El propio organismo vasco de evaluación, ISEI-IVEI, señala que PISA 2025 incorpora además nuevas dimensiones relacionadas con el aprendizaje en el mundo digital y la lengua extranjera, mientras ciencias constituye la competencia principal de la edición. Euskadi necesita ahora investigación educativa propia, no solamente interpretación política de las tablas.

El factor socioeconómico sigue siendo determinante. PISA demuestra reiteradamente que el contexto familiar importa. En España, el estatus socioeconómico y cultural continúa siendo un predictor relevante del rendimiento. En PISA 2022 explicaba aproximadamente el 14% de la variabilidad del rendimiento matemático, frente al 15% en el conjunto de la OCDE. Pero hay una conclusión igualmente importante: la escuela sí puede compensar parcialmente las desigualdades de origen.

El objetivo no debería ser conseguir que todos los alumnos obtengan exactamente el mismo resultado. Eso sería imposible y tampoco deseable. El objetivo es que el origen familiar determine lo menos posible el destino educativo. Para ello hacen falta refuerzos tempranos, orientación, tutorías, becas, apoyo lingüístico, educación infantil de calidad y una atención mucho más individualizada.

Pasemos a las fórmulas urgentes que puedan corregir esta aterradora deriva.

1. Primera fórmula: recuperar la lectura. La medida más barata y probablemente una de las más poderosas sería establecer un innovador Plan Vasco y Español de Lectura Profunda. Entre 30 y 45 minutos diarios de lectura sostenida y cumplimiento estricto. Libros completos. Textos científicos. Ensayos adaptados. Literatura clásica. Prensa de calidad, si se encuentra. Y después, conversación y escritura. No se trataría de convertir la lectura en una asignatura más, sino en una infraestructura intelectual transversal. Un estudiante que lee bien aprende mejor prácticamente todo. 

2. Segunda fórmula: volver a enseñar explícitamente los fundamentos. Necesitamos recuperar una idea aparentemente antigua y profundamente moderna: lo básico debe dominarse. Ortografía, vocabulario, sintaxis, cálculo, álgebra, proporcionalidad, estadística, razonamiento científico, comprensión de gráficos, escritura argumentativa. Después vendrán los proyectos interdisciplinarios, la creatividad, la programación, la robótica y la inteligencia artificial. Pero no antes. Un sistema educativo innovador no es aquel que utiliza más aplicaciones. Es aquel que consigue que sus estudiantes aprendan más y mejor. 

3. Tercera fórmula: una política inteligente de pantallas. Ni tecnofobia ni tecnolatría. Un buen colegio del siglo XXI debería poder utilizar tablets, ordenadores, simuladores, laboratorios virtuales e inteligencia artificial y, simultáneamente, establecer períodos protegidos sin dispositivos. La evidencia disponible sugiere precisamente esa moderación: un uso educativo limitado puede resultar beneficioso, mientras que la distracción digital se relaciona negativamente con el rendimiento. La pregunta correcta no es «¿hay tecnología en el aula?». Es: «¿Qué aporta esta tecnología que el estudiante no podría aprender mejor de otra manera?» 

4. Cuarta fórmula: dignificar y reconocer al profesorado. Ninguna reforma educativa funcionará sin profesores preparados, motivados y con tiempo para enseñar. Hay que reducir tareas burocráticas, mejorar la formación permanente, reforzar la carrera profesional y atraer talento hacia la docencia. Y hay que proporcionar al profesorado herramientas eficaces para gestionar aulas heterogéneas. PISA 2022 ya mostraba la importancia del apoyo docente: los estudiantes que percibían mayor disponibilidad de ayuda del profesor presentaban mejores resultados matemáticos. La innovación educativa no debería consistir en pedir al profesor que haga cada año diez cosas nuevas. Debería consistir en ayudarle a hacer mejor las cosas esenciales.

5. Quinta fórmula: intervenir antes. Una caída detectada a los 15 años puede haberse iniciado a los 7, a los 9 o incluso antes. Por ello necesitamos sistemas de alerta temprana. Si un niño presenta dificultades persistentes de comprensión lectora en tercero de Primaria, no deberíamos esperar hasta Secundaria. La regla debería ser sencilla: detectar pronto, intervenir pronto y evaluar si la intervención funciona. Esto exige evaluaciones diagnósticas rigurosas, pero no convertir la escuela en una sucesión interminable de exámenes. Evaluar no es examinar continuamente. Evaluar es obtener información útil para tomar mejores decisiones. 

6. Sexta fórmula: menos teorías, más evidencias. España necesita superar el ciclo perverso de las reformas educativas. Cada cambio político modifica currículos, terminología, prioridades y estructuras. El profesorado vuelve a empezar. 

Una política educativa madura debería establecer objetivos para diez o quince años. Por ejemplo: elevar sustancialmente la comprensión lectora; reducir el porcentaje de alumnado por debajo del nivel básico; aumentar el alumnado excelente; mejorar matemáticas y ciencias; reducir las brechas socioeconómicas; mejorar la formación docente; disminuir la distracción digital; integrar la IA con criterios pedagógicos. Y medir anualmente el progreso. No esperar tres años hasta PISA. 

Una propuesta específica para Euskadi. Euskadi debería responder al resultado con un nuevo Pacto Escolar por el Aprendizaje, construido sobre evidencia y no sobre trincheras políticas. Debería incluir al menos: 1. Un plan extraordinario de comprensión lectora. 2. Refuerzo intensivo de matemáticas y ciencias. 3. Evaluación externa e independiente de las metodologías utilizadas. 4. Investigación rigurosa sobre el impacto de los modelos lingüísticos. 5. Programas específicos para alumnado inmigrante recién incorporado. 6. Formación avanzada del profesorado en IA y alfabetización digital. 7. Regulación efectiva de móviles durante la jornada escolar. 8. Reducción de burocracia docente. 9. Tutorías individualizadas para alumnado vulnerable. 10. Publicación transparente y pormenorizada de indicadores de progreso.

Y una undécima medida sine quo non: recuperar la ambición. Euskadi no debería conformarse con estar cerca de la media estatal o europea. Por esfuerzo histórico, por inversión mantenida y por imperativo de supervivencia debería aspirar de nuevo a situarse entre los sistemas europeos de mayor rendimiento y equidad.

La OCDE también necesita aprender de PISA. A modo de recopilación final, es preciso comprender que el problema no es exclusivamente vasco, ni español, ni de toda la OCDE. Si numerosos sistemas educativos avanzados están retrocediendo simultáneamente, la propia OCDE debería promover una investigación internacional sobre las causas. Necesitamos saber cuánto corresponde a: pandemia; digitalización; móviles; redes sociales; inteligencia artificial; hábitos familiares; lectura; salud mental; absentismo; disciplina; motivación; cambios curriculares; composición demográfica; condiciones docentes,... Y, sobre todo, necesitamos estudios longitudinales que permitan distinguir correlación de causalidad. PISA es extraordinariamente valioso, pero es una fotografía periódica. Para comprender la película necesitamos más datos y mucha más investigación. 

Tampoco debemos convertir PISA en una competición de rankings. PISA no mide toda la educación. No mide directamente la calidad humana de una escuela, la creatividad completa de una persona, su ciudadanía, su felicidad, su ética o su capacidad para construir relaciones. Por eso sería absurdo reducir la educación a una tabla de posiciones. Pero también sería absurdo despreciar PISA cuando los resultados son malos. Las dos posiciones extremas son intelectualmente cómodas y científicamente pobres. PISA es un termómetro. No es la enfermedad. Pero cuando el termómetro marca fiebre, conviene investigar. Y en 2025 la fiebre es alta. 

Una apelación a la verdadera innovación educativa. Quizá la lección más profunda de PISA 2025 sea paradójica. Para preparar el futuro no necesitamos necesariamente una escuela más tecnológica. Necesitamos una escuela más inteligente en el uso de la tecnología. Una escuela que enseñe a leer cuando todos consumen fragmentos. A calcular cuando existen calculadoras. A escribir cuando existe la IA generativa. A memorizar aquello que conviene tener disponible mentalmente. A investigar cuando existe Google, Quora, ChatGPT,... A contrastar cuando existen millones de respuestas. A conversar cuando proliferan las pantallas. Y a pensar cuando las máquinas empiezan a hacerlo extraordinariamente bien. La innovación educativa no consiste en introducir cada novedad. Consiste en conservar lo que funciona (siempre ha sido mucho más difícil de discernir que lo que hay que sumar) y cambiar aquello que ha dejado de funcionar. 

Una década para recuperar el aprendizaje. El resultado de PISA 2025 debería provocar preocupación, pero no pesimismo. Los sistemas educativos pueden y deben cambiar. Existen países y territorios que han demostrado que es posible combinar equidad y excelencia. PISA identifica sistemas capaces de mantener buenos niveles de competencia básica junto con una distribución relativamente equitativa del rendimiento. La cuestión no es descubrir una fórmula mágica. No existe. La fórmula real es mucho menos espectacular y mucho más exigente: buenos profesores, buenos directores, familias implicadas, alumnos que estudian, currículos coherentes, evaluación rigurosa, lectura abundante, matemáticas sólidas, ciencia, disciplina razonable, tecnología bien utilizada y políticas educativas estables.

Y, por encima de todo, una sociedad adulta y consciente que vuelva a transmitir a sus jóvenes una idea esencial: aprender merece la pena. PISA 2025 no debería ser recordado dentro de diez años como el momento del desastre educativo. Debería convertirse en el momento en que decidimos cambiar de rumbo. No para volver al pasado. Sino para construir una escuela capaz de preparar a nuestros hijos y nietos para un mundo que será simultáneamente más tecnológico, más complejo y más humano. Porque la verdadera pregunta que plantea PISA no es qué posición ocupa España o Euskadi en una clasificación. La cuestión más trascendente es: ¿Qué estamos haciendo hoy para que las próximas generaciones puedan comprender mejor el mundo que nosotros? Y esa respuesta todavía está en nuestras manos.

@enjakeETB #PISA2015

Imagen de PISA 2015. Posts previos nuestros sobre PISA

Ley de Zipf, o la matemática secreta del lenguaje

Hace tiempo queremos repasar un fenómeno curioso de las matemáticas y las lenguas: La ley de Zipf, esa aritmética secreta del lenguaje. En 1949, un profesor de Harvard poco conocido fuera de los círculos de la lingüística estadística publicó un libro con un título tan ambicioso como esquivo: Human Behavior and the Principle of Least Effort. Su autor, George Kingsley Zipf (Freeport, Illinois, 1902 – Newton, Massachusetts, 1950), había pasado dos décadas observando un fenómeno tan simple que resulta casi vergonzoso no haberlo advertido antes: en cualquier texto extenso, la palabra más frecuente aparece aproximadamente el doble de veces que la segunda, el triple que la tercera, y así sucesivamente, en una progresión que dibuja, sobre papel logarítmico, una recta casi perfecta. A esa regularidad la llamamos hoy, con justicia parcial, la ley de Zipf. 

Digo justicia parcial porque Zipf no fue el primero en advertirla: el estenógrafo francés Jean-Baptiste Estoup y el físico alemán Felix Auerbach ya habían descrito patrones semejantes antes de 1913. Lo que aportó Zipf fue la obstinación filológica de comprobarlo: analizó un corpus de cerca de treinta mil volúmenes en inglés y extendió luego la pesquisa a otras lenguas, a las ciudades por número de habitantes, a los ingresos personales, a la intensidad de los terremotos. Formado en Harvard, Bonn y Berlín, y catedrático de alemán en la propia Harvard, Zipf se definía a sí mismo, con una fórmula que hoy suena casi posmoderna, como "estadístico de la ecología humana".

Su explicación de por qué el lenguaje —y tantos otros sistemas humanos— se comporta así es lo verdaderamente filosófico del asunto. Zipf proponía un "principio del mínimo esfuerzo": hablante y oyente negocian, sin saberlo, un compromiso entre la economía de quien emite el mensaje, que preferiría repetir siempre las mismas pocas palabras, y la economía de quien lo recibe, que necesitaría un vocabulario amplio y preciso para no confundirse. El resultado de ese pulso silencioso es la curva de Zipf: un pequeño núcleo de palabras —artículos, conjunciones, verbos auxiliares— que hace casi todo el trabajo, y una larga cola de vocablos raros que apenas aparecen una vez. Quien recuerde a Spinoza reconocerá en esa economía del esfuerzo un eco lejano del conatus: también el lenguaje, como todo ente, persevera en su ser buscando el camino de menor resistencia.

La ley resultó ser sorprendentemente promiscua. Se cumple, con matices, en el reparto de enlaces entre páginas web, en el ADN no codificante, en el canto de las ballenas y en el entrenamiento de los modelos de lenguaje que hoy escriben junto a nosotros. Años después, Benoît Mandelbrot le dio un fundamento más riguroso desde la teoría de la información de Shannon: la ley de Zipf-Mandelbrot. 

Pero conviene no dejar a Zipf únicamente en manos de físicos e ingenieros: también la filología vasca se ha medido con su fórmula. Al aplicar la ley de Zipf al euskara, los estudios de corpus confirman la misma distribución general, aunque con fisonomía propia, marcada por la aglutinación, la diglosia histórica y la libertad del orden de palabras: entre los vocablos más repetidos no aparecen sustantivos memorables, sino la trama gramatical casi invisible —eta, ez, zen, zuen, da—, el andamiaje que sostiene cualquier frase sin que nadie repare en él. Bernardo Atxaga ha escrito páginas hermosas sobre esa condición discreta, casi pudorosa, de una lengua que trabaja mucho hacia dentro y poco hacia fuera.

Zipf murió en 1950, apenas un año después de publicar su obra mayor, sin llegar a ver el alcance que tendría su intuición. Queda de él una lección modesta y a la vez inquietante: bajo la aparente libertad de cada frase que pronunciamos se esconde una aritmética silenciosa que gobierna, con la misma mano, el vocabulario de un idioma, el tamaño de las ciudades y la fortuna de los más ricos. Como tantas leyes de la ecología del lenguaje, la de Zipf no explica por qué hablamos como hablamos, pero sí revela, con inquietante precisión matemática, cuánto nos parecemos al hacerlo.

La generación ansiosa: Infancia, móviles y salud mental

En 2024 el psicólogo social Jonathan Haidt (otros muchos posts nuestros), profesor de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York, publicó The Anxious Generation, traducido al castellano como La generación ansiosa (Deusto). El autor, conocido ya por La hipótesis de la felicidad y por La mente de los justos, y coautor junto a Greg Lukianoff de La transformación de la mente moderna, vuelve sobre un terreno que domina desde hace década y media: la psicología moral aplicada a los grandes desajustes de nuestro tiempo. Esta vez el objeto de estudio es más íntimo y más alarmante: el derrumbe de la salud mental de los adolescentes occidentales desde comienzos de la década de 2010. 

El libro sostiene que la generación nacida después de 1995 —la llamada generación Z— desarrolló su identidad en medio de una transformación tecnológica y cultural sin precedentes, marcada por el uso extendido de los smartphones y de redes sociales diseñadas para generar dependencia. Haidt describe dos tendencias simultáneas y, a su juicio, igualmente dañinas: la sobreprotección de los niños en el mundo físico —patios vigilados, juego libre casi extinguido, autonomía infantil reducida al mínimo— y, en paralelo, una desprotección casi total en el mundo virtual, donde bastaba con marcar una casilla para acceder, sin control real, a plataformas concebidas para adultos. El autor identifica cuatro daños fundamentales derivados de este entorno: la privación social, la falta de sueño, la fragmentación de la atención y un mecanismo de recompensa que libera dopamina sin llegar nunca a saciar, generando algo parecido a un síndrome de abstinencia. De ahí sus propuestas, tan citadas como discutidas: posponer el acceso al smartphone hasta la educación secundaria, retrasar las redes sociales hasta los dieciséis años, instaurar centros educativos libres de móviles y devolver a la infancia el juego no supervisado.

La solidez del libro reside en la acumulación: cientos de notas, gráficos y estudios que dibujan una correlación temporal muy marcada entre la difusión del smartphone —hacia 2012— y el aumento de la ansiedad, la depresión y las hospitalizaciones por autolesión entre adolescentes, especialmente chicas. Pero es precisamente esa acumulación la que ha desatado la controversia académica más intensa en torno a un ensayo de divulgación psicológica en años recientes. La psicóloga Candice Odgers, en una reseña muy comentada publicada en Nature, sostuvo que cientos de investigadores han buscado los grandes efectos que describe Haidt y solo han hallado asociaciones nulas, pequeñas o mixtas, en su mayoría de naturaleza correlativa, no causal. Otros especialistas, como Andrew Przybylski o Peter Etchells, coinciden en que los datos sobre tiempo de pantalla y bienestar distan de ser concluyentes. 

 Haidt ha respondido punto por punto, defendiendo que la variedad y convergencia de métodos —estudios longitudinales, cuasiexperimentales y de dosis-respuesta— apunta más allá de la simple coincidencia temporal. El debate sigue abierto, y probablemente lo estará durante años: la psicología social rara vez ofrece pruebas de causalidad tan limpias como exigiría el rigor experimental puro.

Más allá de quién tenga razón en el detalle metodológico, La generación ansiosa ha logrado algo poco frecuente en un ensayo académico: instalar en la conversación pública, en los claustros docentes y en los hogares, la pregunta de si hemos delegado la crianza de una generación entera en arquitecturas digitales diseñadas para capturar la atención antes que para cuidarla. No es la primera vez que una tecnología nueva —el cine, los cómics, la televisión, los videojuegos— provoca una alarma moral que después la investigación matiza o desmiente en parte; los críticos de Haidt no dejan de recordarlo. Pero tampoco es descartable que esta vez la escala del cambio —la sustitución casi total del juego presencial por la pantalla en apenas una década— merezca la seriedad con la que el propio Haidt, desde su cátedra de ética en Stern, ha decidido tratarla. 

@ani.pocino Este libro se tiene que leer sí o sí 📖🤯 Lo recomendó Bill Gates como uno de los mejores libros que había leído en el último año ¡es brutal! 🙌🏼 #emprendedor #motivacion #libros #redesociales #ansiedad #lageneracionansiosa #jonathanhaidt ♬ sonido original - Ani Pocino