La IA ha provocado un terremoto en el sector educativo. Los estudiantes lo utilizan (a menudo de forma indiscriminada) y los profesores intentan adaptarse al cambio reinventando las tareas y los exámenes. Con el paso de los años su uso se va normalizando y los efectos ya son visibles. Una de ellas es que todos los alumnos suenan igual.
Cuando la IA expresa su opinión por ti. ellos lo dicen CNN. Los chatbots con IA se han convertido en una herramienta más del día a día en la vida universitaria, pero no sólo se utilizan para ayudar a redactar un trabajo, también son cada vez más los estudiantes que recurren a la IA para todo, incluso para saber qué decir en clase.
Cuentan el caso de un estudiante de Yale que admite que durante un debate en clase, «la conversación se detuvo, miré a mi izquierda y vi a alguien escribiendo frenéticamente en su portátil». Le hizo a un chatbot la misma pregunta que acababa de hacerle su profesor. Actualmente estoy realizando un máster universitario y la situación no me es ajena. Son muchos los estudiantes que recurren a un chatbot cuando tienen preguntas y buscan una respuesta crítica y personal.
Pensamiento homogéneo. Esta es una de las consecuencias del uso de chatbots con IA. Respectivamente un estudio publicado en marzo de este añoLos LLM limitan la diversidad de la expresión humana en tres dimensiones: lenguaje, perspectiva y estrategias de argumentación. La razón es esta Los datos de entrenamiento contienen sesgos Culturas y posiciones sobrerrepresentadas. Los autores del estudio afirman que los modelos de IA tienden a reproducir puntos de vista occidentales, educados, industrializados, ricos y democráticos. En un contexto como el universitario, esto provoca que el lenguaje de los estudiantes sea generalmente más sofisticado, pero las respuestas y los argumentos sean similares, lo que acaba minando la diversidad de opiniones.
Alucinaciones. Estas distorsiones en los datos de entrenamiento también explican parcialmente los fenómenos de alucinaciones y halagos. Si un LLM inventa una respuesta o está de acuerdo con nosotros incluso cuando nos equivocamos, eso tiene algo que ver. En tus datos de entrenamiento prevalecen las interacciones positivas y complacientes. Es decir, su formación le enseña que dar una respuesta es más importante que su veracidad.
Entrega cognitiva. Es un concepto tomado de un experimento del que hablamos recientemente, que se refiere al fenómeno de que cuando usamos la IA, dejamos de pensar y examinar por nosotros mismos, aceptamos sus respuestas con poco o ningún escrutinio crítico y asumimos su seguridad como si fuera la nuestra. Delegar parte del proceso cognitivo a la IA no está mal si se hace con una visión crítica. El problema es que esto se hace de forma indiscriminada y sin comprobar las respuestas.
La IA nos vuelve estúpidos. A Estudio del MIT a partir de 2025 apunta en esa dirección, pero ya hemos visto que es una exposición muy simplificada de lo que está sucediendo. Si la IA nos vuelve más perezosos y perjudica nuestro pensamiento crítico depende de cómo la usemos. Sería como utilizar una calculadora para realizar una operación muy compleja, como multiplicar cinco por seis. Bien usado, La IA puede ahorrarnos mucho tiempo y puede ser una herramienta muy poderosa para formar ideas complejas sin perder el pensamiento crítico.
Se aprende el pensamiento crítico. Este es el verdadero problema del uso indiscriminado de la IA en entornos educativos. Hablamos de personas que aún no han desarrollado esta habilidad y que delegan el pensamiento en una herramienta externa, lo que puede provocar que nunca la aprendan. Antes del actitud prohibicionistaDiversos autores han señalado la urgencia de iniciar conversaciones con los estudiantes en las primeras etapas para enseñarles a utilizar la IA de manera crítica y responsable.
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En | Una universidad utilizó una IA para cazar a los estudiantes que la utilizaban. El resultado fue un desastre predecible.