Cómo la IA perjudica a los escolares en matemáticas
Un nuevo estudio publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences ha llegado a una conclusión preocupante: si se da a los alumnos de secundaria acceso pleno e ilimitado a la inteligencia artificial generativa para resolver problemas matemáticos, sus conocimientos reales empeoran. Mientras tienen la IA a mano, los errores parecen desaparecer. Pero basta con retirarles esa muleta digital para que los alumnos que dependen de los algoritmos obtengan peores resultados que quienes nunca han usado la IA.
La inteligencia artificial generativa es un conjunto de programas que crean textos o soluciones a problemas analizando enormes cantidades de datos. La tecnología se ha generalizado, pero su impacto en el aprendizaje sigue siendo objeto de debate. El autor del estudio, Alp Sungu, de la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania, señala que la IA impresiona por su eficacia, pero puede socavar las capacidades cognitivas si sustituye al aprendizaje basado en el esfuerzo propio.
Los científicos pusieron a prueba la idea de la «deuda cognitiva»: el riesgo de que el pensamiento se debilite si se delega parte del trabajo mental en las máquinas. Si un alumno pide al ordenador que resuelva un problema, se pierde la lucha interior que forma la destreza. Esto es especialmente peligroso porque la IA se equivoca a menudo y, aun así, una persona debe saber evaluar el resultado.
El estudio se llevó a cabo en otoño de 2023 en un gran centro escolar de Turquía. Casi mil alumnos de 9.º a 11.º participaron en un experimento de matemáticas durante cuatro sesiones de 90 minutos (alrededor del 15 % del semestre). Se les dividió en tres grupos: uno de control, uno con la versión normal de GPT Base (en la práctica, un chatbot) y otro con GPT Tutor, una IA modificada que, siguiendo instrucciones ocultas, no daba respuestas directas, sino que animaba a los alumnos a analizar los problemas por su cuenta.
Cada sesión constaba de una clase, una práctica y un examen sin ayudas. Las notas contaban para la evaluación y expertos independientes corrigieron los trabajos.
Esto fue lo que ocurrió: durante la práctica, la IA produjo una mejora enorme. Los alumnos que usaron GPT Base mejoraron sus resultados un 48 % y los de GPT Tutor, un 127 %. Pero en el examen todo se dio la vuelta. Quienes habían utilizado GPT Base sin restricciones obtuvieron resultados un 17 % peores que los del grupo de control. Los alumnos de GPT Tutor rindieron al mismo nivel que quienes trabajaron sin IA.
Los registros de las conversaciones explicaron el fracaso. La mayoría de los alumnos con GPT Base se limitaba a pedir la respuesta, sin tratar de entenderla. La IA solo acertaba en la mitad de los casos, pero los estudiantes copiaban todo sin pensar. La copia mecánica acababa con la destreza. En cambio, los usuarios de GPT Tutor tenían que pensar y, aunque no dieron un salto espectacular, conservaron los conocimientos.
También se descubrió otra cosa: la percepción de los alumnos no coincidía en absoluto con la realidad. Quienes usaban la IA sin restricciones estaban convencidos de que aprendían igual de bien que los demás, aunque suspendían el examen. Los que trabajaban con GPT Tutor creían que aprendían mejor que el resto, cuando en realidad solo mantuvieron su nivel.
Los científicos subrayan que esto no significa que los tutores digitales inteligentes sean inútiles. El modelo de GPT Tutor estudiado tenía un diseño rudimentario. Sistemas más avanzados y con un diseño pedagógico elaborado podrían ser realmente útiles.
Sin embargo, el estudio muestra el principal riesgo: la IA no solo cambia nuestra forma de aprender y trabajar, sino también de pensar. Y la educación es la primera línea del frente. Los próximos estudios tendrán que analizar el efecto a largo plazo de la IA en el desarrollo de habilidades y elaborar normas que ayuden a usar la tecnología para bien y no para mal.
PEREC.RU
El estudio sobre escolares e IA es una excusa perfecta para recordar lo fácil que es que una herramienta se convierta en muleta. Los científicos describen el experimento casi como una escena cotidiana: dale un chatbot a un alumno y dejará de hacer las cosas por sí mismo. Tiene lógica, pero sigue teniendo su gracia que la mitad de las respuestas de la IA fueran incorrectas y los niños las copiaran muy serios, como si no fueran errores, sino conocimiento secreto.
El grupo con una IA inteligente que no les dejaba escaquearse salió mejor parado: al menos les obligaron a pensar. Pero tampoco se convirtió nadie en una estrella de las matemáticas. Se limitaron a conservar lo que ya sabían. Una modesta victoria del sentido común.
Lo más llamativo es otra cosa: la confianza de los alumnos no guardaba relación alguna con sus resultados reales. Casi parece una metáfora del mundo actual: cuanto más rodeados estamos de tecnología, menos entendemos lo que ocurre. La gente se siente más lista, pero comete errores que antes habrían parecido imposibles.
El estudio apunta con prudencia a que la IA no es ningún prodigio pedagógico y que el daño se debe sobre todo a la pereza humana y al deseo de pulsar un botón en vez de pensar. Se puede diseñar un sistema que ayude a aprender, pero hacen falta límites y métodos estructurados. De lo contrario, tendremos un simulacro digital de aprendizaje: por fuera, todo reluce; por dentro, vacío.
Está claro que los científicos seguirán investigando el tema, porque de cómo incorporen las escuelas la IA al aprendizaje dependerá qué será de una generación criada a base de pistas de los algoritmos. Y eso ya no es una cuestión tecnológica, sino social.