Marco propuesto por Michelene Chi y Ruth Wylie para examinar qué hace una persona con el conocimiento a partir de conductas visibles. Distingue cuatro modos de implicación: pasivo, cuando la persona recibe información, por ejemplo al leer una respuesta de IA sin trabajar con ella; activo, cuando manipula lo dado al seleccionar, subrayar u ordenar; constructivo, cuando añade algo que no estaba en el material, como una explicación propia, una relación, una pregunta o una corrección; e interactivo, cuando construye una explicación mediante turnos en los que los participantes aportan ideas nuevas y elaboran sobre las del otro.
La hipótesis central del marco propone que, en actividades comparables y bien diseñadas, la implicación interactiva suele favorecer más aprendizaje que la constructiva, esta más que la activa y la activa más que la pasiva. No es una garantía: un grupo donde una persona resuelve y las demás copian no trabaja de manera interactiva, y una pantalla con botones no produce por sí sola actividad cognitiva. Conversar con una IA puede apoyar un trabajo constructivo cuando la persona contrasta y reformula. El marco admite un agente computacional que responda pertinentemente como interlocutor; para considerar interactivo el trabajo exige aportaciones constructivas de ambas partes y un intercambio que las desarrolle. La presencia de una pantalla o de una IA no determina el modo de participación. Tampoco existe una correspondencia fija entre ICAP, la Taxonomía de Bloom y el Modelo SAMR.
Fuentes públicas y alcance:The ICAP framework: Linking cognitive engagement to active learning outcomes — Marco ICAP de implicación cognitiva y resultados de aprendizaje; usar como lente de diseño, no como garantía de resultado.; Active-Constructive-Interactive: A Conceptual Framework for Differentiating Learning Activities — Marco conceptual para diferenciar actividad pasiva, activa, constructiva e interactiva; la clasificación de conducta no prueba por sí sola aprendizaje.