La inteligencia artificial está metida en todos lados y la educación no es la excepción. Hay un gran potencial para cambiar la forma en que enseñamos y cómo aprenden los cipotes hoy en día. Pero seamos claros: para que estas herramientas de verdad den bola, hay que medir rigurosamente qué está pasando dentro del aula y asegurar que los profes tengan la preparación necesaria para guiar el barco. Por un lado, estamos viendo efectos macizos en el aprendizaje gracias a nuevos estudios de impacto, pero al mismo tiempo, las universidades ya están topando con realidades bien preocupantes sobre la trampa y la forma en que evaluamos.
El lado macizo del aprendizaje y el alivio para los profes
Para entender cómo modelos como Gemini impactan a los estudiantes, se armó un ensayo controlado aleatorizado de ocho semanas allá en Sierra Leona, bien fundamentado en la ciencia del aprendizaje. Trabajando de la mano con Fab AI y maestros locales, agarraron 48 clases de matemáticas y dividieron a unos 1800 alumnos de séptimo y octavo grado. A unos los pusieron a usar aprendizaje guiado y el resto siguió con sus clases normales.
Los resultados estuvieron de miedo: los que usaron la herramienta subieron significativamente sus notas en temas pesados como fracciones, exponentes y números primos, mejorando sus resultados en +0.26 desviaciones estándar en evaluaciones externas. Para ponerlo en perspectiva, eso equivale a adelantar entre 1.2 y 1.7 años de progreso de aprendizaje típico en países de ingresos bajos y medios. Y miren que muchas veces la tecnología no pega rápido en las escuelas, pero aquí el 69% de los alumnos llegó a la meta de 12 horas de uso, promediando 15 horas por estudiante. Los que alcanzaron esa meta pegaron un salto aún mayor de +0.38 desviaciones estándar; o sea, pasaron de estar a mitad de la tabla a codearse con el tercio más aplicado de su grado.
Y la verdad es que no solo los estudiantes salen ganando. En el norte de Italia, en la red de escuelas Don Bosco, le metieron el ojo a esto con encuestas, grupos focales y más de 560 actividades detalladas, involucrando a 700 educadores y 9,000 estudiantes desde primaria hasta formación técnica vocacional. Usando Gemini para armar material y estructurar las clases, los maestros lograron personalizar la enseñanza de una manera brutal. Entre el 80% y el 99% de los estudiantes en cada clase lograron dominar las habilidades que los profes habían planeado, ya fuera calculando la geometría de una parábola o tirando código en Java. Aparte de eso, a los maestros se les redujo la chamba administrativa en un 70%. Todo ese tiempo que se ahorraron lo invirtieron directamente en tutorías uno a uno y en darle apoyo emocional y motivacional a los estudiantes.
Poniéndonos las pilas a nivel global
La cosa es que, aunque los maestros anden con todas las ganas de usar estas herramientas, dominar tanta tecnología nueva para guiar a los alumnos puede ser un dolor de cabeza. Por eso se están moviendo iniciativas pesadas para alfabetizar en IA a nivel mundial.
En India, por ejemplo, andan trabajando con los gobiernos de Maharashtra, Chhattisgarh, Assam, el territorio de Ladakh y Punjab. Están armando capacitaciones prácticas enfocadas en el celular, adaptadas a las necesidades reales de las escuelas públicas de allá. Para que nadie se quede atrás, el primer año todo el material se va a traducir a seis idiomas: asamés, hindi, marathi, telugu, odia y punjabi. Y en África, la alianza con la Comisión de la Unión Africana va a llevar a Gemini y NotebookLM a universidades de los 55 estados miembros. Instituciones como la Universidad de Ciencia y Tecnología Kwame Nkrumah, la Universidad de Ghana y Universities South Africa ya están en esto, dándole a los catedráticos las herramientas para alivianar el papeleo y que se concentren en lo que de verdad importa: dar clases de alto nivel.
La otra cara de la moneda: la trampa en las universidades
Pero aquí es donde la cosa se pone peliaguda. Resulta que un montón de universitarios están usando la inteligencia artificial para hacer sus tareas y, francamente, para hacer trampa. Una investigación reciente de la Universidad de Cornell analizó encuestas de más de 95,000 estudiantes en 20 universidades públicas de investigación allá en Estados Unidos.
Los datos recogidos en el año académico 2023-24 (el estudio más grande hasta la fecha en este tema) muestran que alrededor del 37% de los estudiantes usa IA generativa como ChatGPT al menos una vez al mes para producir texto, video o código. Lo más yuca es que el 9% admitió haberla usado para hacer trampa. Rene Kizilcec, coautor del estudio y profesor en Cornell, lo dice clarito: urge reformar cómo evaluamos a los alumnos. Si los cipotes están abusando de la IA, la validez de los títulos universitarios se va a ir a pique.
Igor Chirikov de UC Berkeley, que también le metió mano al estudio publicado este 21 de mayo en la revista Science, menciona que necesitaban evidencia dura de cómo los chavos usan y abusan de la tecnología. Y los números varían un montón según la carrera: el 62% de los estudiantes de ciencias de la computación reportan uso regular, frente a un 24% de los estudiantes de artes.
Además, hay brechas demográficas que dan mucho que pensar. El 45% de los hombres reportaron uso regular de la IA generativa, comparado con el 33% de las mujeres. Peor aún, los grupos raciales minoritarios subrepresentados tienen tasas de uso más bajas (29%), en contraste con el 39% de los estudiantes blancos y asiáticos. Chirikov advierte que estas disparidades pueden ampliar las brechas de equidad, afectando qué tan familiarizados están los jóvenes con estas herramientas cuando salgan a buscar chamba al mercado laboral, sobre todo si la IA se vuelve más especializada y cara.
Para sacar las tasas de trampa reales sin que los estudiantes sintieran clavo de admitirlo, los investigadores usaron una técnica de encuestas llamada “list randomization” (básicamente les daban una lista de afirmaciones y preguntaban cuántas aplicaban, no cuáles). Vieron que los usuarios diarios de IA tienen la tasa de trampa más alta, llegando a un alarmante 26%, frente al 7% de los que la usan apenas una vez al mes.
Ante todo este relajo, el equipo de investigación (que también incluyó a Ivan Smirnov de la Universidad Tecnológica de Sídney) propone tres movidas para que las universidades protejan la integridad académica. Primero, los catedráticos podrían regresar al viejo esquema de exámenes súper controlados a puro papel, lápiz y alguien vigilando. Segundo, establecer reglas clarísimas de qué tipo de uso de IA es aceptable. O tercero, adaptar las evaluaciones para que integren la IA de forma que demuestren habilidades profesionales reales.
Al final del día, las sociedades profesionales de cada disciplina van a tener que meter su cuchara para definir cómo se evalúa en la era de la inteligencia artificial. Eso sí, como bien apuntan los autores, hay que andar con cuidado; si no se implementan bien estas nuevas reglas, corremos el riesgo de empeorar las desigualdades educativas que ya tenemos arrastrando desde hace años.
