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Desde la aparición de ChatGPT hace casi tres años, el impacto de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje ha sido objeto de un amplio debate. ¿Son herramientas útiles para la educación personalizada o una puerta de entrada a la deshonestidad académica?
Lo más importante es que existe la preocupación de que el uso de la IA conduzca a un empobrecimiento generalizado, es decir, a una disminución de la capacidad de pensar críticamente. Si los estudiantes usan las herramientas de IA demasiado pronto, se argumenta, podrían no desarrollar habilidades básicas para el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
¿Es realmente así? Según un estudio reciente realizado por científicos del MIT, parece que sí. Según los investigadores, usar ChatGPT para redactar ensayos puede generar «deuda cognitiva» y una «probable disminución de las habilidades de aprendizaje».
Entonces, ¿qué encontró el estudio?
La diferencia entre usar IA y solo el cerebro
A lo largo de cuatro meses, el equipo del MIT pidió a 54 adultos que escribieran una serie de tres ensayos utilizando IA (ChatGPT), un motor de búsqueda o sus propios cerebros (grupo "solo cerebro"). El equipo midió la participación cognitiva examinando la actividad eléctrica cerebral y mediante el análisis lingüístico de los ensayos.
La participación cognitiva de quienes usaron IA fue significativamente menor que la de los otros dos grupos. Este grupo también tuvo más dificultades para recordar citas de sus ensayos y experimentó un menor sentido de pertenencia sobre ellos.
Curiosamente, los participantes intercambiaron roles para un cuarto ensayo final (el grupo que sólo analizó el cerebro usó IA y viceversa). El grupo que analizó la IA con el cerebro tuvo un peor desempeño y una participación apenas superior a la del otro grupo durante la primera sesión, muy por debajo de la participación del grupo que sólo analizó el cerebro en la tercera sesión.
Los autores afirman que esto demuestra cómo el uso prolongado de IA provocó que los participantes acumularan "deuda cognitiva". Cuando finalmente tuvieron la oportunidad de usar sus cerebros, no pudieron replicar la interacción ni rendir tan bien como los otros dos grupos.
Con cautela, los autores señalan que solo 18 participantes (seis por condición) completaron la cuarta y última sesión. Por lo tanto, los hallazgos son preliminares y requieren más pruebas.
¿Esto realmente demuestra que la IA nos hace más estúpidos?
Estos resultados no implican necesariamente que los estudiantes que usaron IA acumularan deuda cognitiva. En nuestra opinión, los hallazgos se deben al diseño particular del estudio.
El cambio en la conectividad neuronal del grupo que solo estudió el cerebro durante las tres primeras sesiones probablemente se debió a una mayor familiarización con la tarea de estudio, un fenómeno conocido como efecto de familiarización . A medida que los participantes repiten la tarea, se familiarizan y se vuelven más eficientes, y su estrategia cognitiva se adapta en consecuencia.
Cuando el grupo de IA finalmente pudo "usar su cerebro", solo realizó la tarea una vez. Como resultado, no pudieron igualar la experiencia del otro grupo. Logró una participación apenas ligeramente mayor que la del grupo que solo usó el cerebro durante la primera sesión.
Para justificar plenamente las afirmaciones de los investigadores, los participantes con IA en el cerebro también necesitan completar tres sesiones de escritura sin IA.
De manera similar, el hecho de que el grupo de cerebro a IA usará ChatGPT de manera más productiva y estratégica probablemente se deba a la naturaleza de la cuarta tarea de escritura, que requería escribir un ensayo sobre uno de los tres temas anteriores.
Cómo escribir sin IA requería una mayor participación, recordaban mucho mejor lo que habían escrito. Por lo tanto, usaron la IA principalmente para buscar nueva información y refinar lo que habían escrito previamente.
¿Cuáles son las implicaciones de la IA en la evaluación?
Para entender la situación actual de la IA, podemos recordar lo que ocurrió cuando las calculadoras estuvieron disponibles por primera vez.
En la década de 1970, su impacto se reguló haciendo los exámenes mucho más difíciles. En lugar de hacer cálculos a mano, se esperaba que los estudiantes usarán calculadoras y dedicaran su esfuerzo cognitivo a tareas más complejas.
En efecto, el listón se elevó significativamente, lo que hizo que los estudiantes trabajaran igual de duro (o incluso más) que antes de que existieran calculadoras.
El desafío con la IA radica en que, en general, los educadores no han elevado el nivel de exigencia para que la IA sea una parte necesaria del proceso. Los educadores aún exigen a los estudiantes que completen las mismas tareas y esperan el mismo nivel de trabajo que hace cinco años.
En tales situaciones, la IA puede ser perjudicial. Los estudiantes, en general, pueden delegar en la IA la implicación crítica con el aprendizaje, lo que resulta en pereza metacognitiva .
Sin embargo, al igual que las calculadoras, la IA puede y debe ayudarnos a realizar tareas que antes eran imposibles y que aún requieren una dedicación significativa. Por ejemplo, podríamos pedir a los alumnos que utilicen la IA para elaborar un plan de clase detallado, cuya calidad y solidez pedagógica se evaluarán posteriormente en un examen oral.
En el estudio del MIT, los participantes que usaron IA producían los mismos ensayos de siempre. Ajustaron su compromiso para cumplir con los estándares de calidad esperados.
Lo mismo ocurriría si se les pidiera a los estudiantes que realizarán cálculos complejos con o sin calculadora. El grupo que hiciera los cálculos a mano sudaba, mientras que quienes usarán calculadora apenas pestañearían.
Aprendiendo a usar la IA
Las generaciones actuales y futuras necesitan ser capaces de pensar de forma crítica y creativa, y de resolver problemas. Sin embargo, la IA está cambiando el significado de estas cosas.
Producir ensayos con lápiz y papel ya no es una demostración de capacidad de pensamiento crítico, así como hacer divisiones largas ya no es una demostración de capacidad numérica.
Saber cuándo, dónde y cómo usar la IA es clave para el éxito a largo plazo y el desarrollo de habilidades. Priorizar qué tareas pueden delegarse en una IA para reducir la deuda cognitiva es tan importante como comprender qué tareas requieren creatividad genuina y pensamiento crítico.
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