Añadir Mangas Verdes como fuente preferida de Google de forma gratuita.
Mantente informado con las últimas noticias de actualidad.
La inteligencia artificial puede mejorar unos deberes y empeorar un examen.
Pep Martorell, físico, ha puesto nombre a una paradoja que ya asoma en muchas aulas. Habla de un sesgo de falso conocimiento, esa sensación de haber entendido algo solo porque una máquina lo explica con soltura y además lo hace dándole al estudiante exactamente el tono que quiere oír.
"Está pasando que el uso masivo de la IA a muchos chavales les provoca lo que se llama un 'sesgo de falso conocimiento'" - Pep Martorell, físico
Después llega el choque con la realidad. Martorell describe ese instante en el que una respuesta parece cristalina, casi cómoda, pero el aprendizaje todavía no ha cuajado y lo que parecía comprensión era apenas una ilusión bien redactada.
Lo resume con otra escena reconocible para cualquiera que haya estudiado alguna vez con prisa. La IA puede contar algo de forma tan convincente que el alumno cree haberlo entendido cuando todavía no lo ha asimilado.
"Me lo cuenta tan bien y la IA es tan complaciente conmigo que digo: 'Ah, ya lo entiendo'. Pero todavía no" - Pep Martorell, físico
Esa complacencia tiene un efecto engañoso porque premia la sensación de avance, no necesariamente el trabajo mental que fija una idea. Ahí encaja también la verificación de respuestas, que a menudo marca la diferencia entre apoyarse en una herramienta y delegar en ella el esfuerzo de entender.
Cuanto mejor salen las tareas, peor puede ir el examen
Martorell no plantea una intuición vaga, sino una relación muy concreta entre uso y resultado. Cuanto más recurre un alumno a la IA durante su aprendizaje, mejor le salen los deberes y peor le salen los exámenes.
"Cuanto más utilizas la IA en tu aprendizaje, mejor resultado obtienes en los deberes y peor resultado obtienes en los exámenes" - Pep Martorell, físico
Ahí aparece una de las tensiones más incómodas para cualquier sistema educativo. Si la tarea que se hace en casa mejora mientras la prueba sin ayuda cae, entonces la nota deja de contar solo cuánto sabe un estudiante y empieza a reflejar también cuánto ha sabido apoyarse en un asistente.
No es una diferencia menor. Martorell afirma que el uso masivo de la IA en la enseñanza implica menos rendimiento y, por tanto, menor aprendizaje.
"el uso masivo de la IA en la enseñanza implica menos rendimiento y, por tanto, menor aprendizaje" - Pep Martorell, físico
Mientras tanto, el problema no parece reducirse a prohibir o permitir una herramienta. La cuestión de fondo recuerda a la rendición cognitiva, cuando el esfuerzo se interrumpe justo en el punto en que más falta hace para aprender de verdad.
La variable que más pesa sigue estando fuera de la pantalla
Frente al brillo de la novedad, Martorell devuelve la discusión a una pregunta mucho más antigua que cualquier chatbot. Qué variable guarda la mejor correlación con el rendimiento académico final.
"La conclusión es, ¿cuál es la característica o la variable mejor correlada con el rendimiento académico final? ¿Cuánto tiempo le dedicas al estudio ? Independientemente que utilices o no herramientas de inteligencia artificial" - Pep Martorell, físico
La respuesta apunta menos al dispositivo que al hábito. No habla de una plataforma concreta ni de una función nueva, sino del tiempo de estudio, que sigue apareciendo como la medida decisiva incluso cuando la inteligencia artificial entra en la ecuación.
Al final, la contradicción queda servida de forma casi doméstica. Una herramienta puede ayudarte a terminar antes y, al mismo tiempo, dejarte menos preparado cuando llega el momento de sentarte a solas ante el examen.