Hace un año me encontré en una necesidad de ratificación personal por lo que decidí empezar a estudiar una especialización sobre inteligencias artificiales. Hice un bootcamp, esa nueva palabra que te recuerda más al gimnasio que al estudio, que ha llegado a miles de escuelas y universidades para tratar de decir que especializarás en algo técnico en muy pocos meses.
El desembarco en ese espacio me dio luces sobre otros aspectos de optimización para mi trabajo relacionado con los productos digitales y el marketing, ademas de dejarme entrever la cantidad de dinero que se gastaban todos los modelos de lenguaje al querer penetrar en el mercado de la educación en España. A día de hoy tengo Perplexity gratuito, ChatGPT a mitad de precio y Claude a precio de mercado porque lo uso asiduamente. Gemini funciona muy bien, pero algo me horrorizó hace un año: la campaña de captación de estudiantes, ya que cualquiera que introdujese sus credenciales como estudiante podría tenerlo gratis.
Más allá de mi anécdota, la inteligencia artificial ha entrado en las aulas sin que nadie estuviera preparado para recibirla. En apenas unos años, herramientas como ChatGPT han transformado la manera en que los estudiantes investigan, escriben o resuelven problemas, pensando que aprenden más rápido y vendiendo la falsa creencia de democratizar el acceso al conocimiento, algo que ha venido convirtiéndose en discurso hegemónico desde que internet está en nuestras vidas.
No estoy en contra de las nuevas tecnologías porque vivo de ellas, pero detrás del entusiasmo tecnológico me pregunto: ¿cómo podemos enseñar y aprender con inteligencias artificiales? Y es que se repite mucho, como un loro, la amenaza de convertirnos en dicho pájaro, pero ¿cómo podemos evitarlo?
El problema no es que una máquina pueda escribir un ensayo en segundos, el problema es que un estudiante pueda entregarlo sin haber comprendido aquello sobre lo que escribe y el sistema educativo todavía no ha encontrado la manera de abordar ese cambio de paradigma.
El problema no es que una máquina pueda escribir un ensayo en segundos, el problema es que un estudiante pueda entregarlo sin haber comprendido aquello sobre lo que escribe
Una anécdota la recoge Clay Shirky, profesor y responsable de tecnología educativa de la Universidad de Nueva York, en un artículo publicado en The New York Times. Shirky explica cómo incluso estudiantes comprometidos con sus asignaturas recurrían a la inteligencia artificial para evitar el trabajo intelectual que exigían las lecturas y los ensayos. Su conclusión afirma —aunque mucho se incendien con ella— en que quizá las universidades deban recuperar métodos de evaluación aparentemente medievales, como los exámenes orales, los debates presenciales y la escritura dentro del espacio de estudio.
La propuesta es incendiaria y provocadora porque afirma que, una calificación no demuestra, por sí sola, que alguien haya aprendido algo o que, incluso, nuestra enseñanza antes de la IA también sería algo corregible. La inteligencia artificial ha abierto un problema importante que tiene que ver con los procesos de aprendizaje humano y la necesidad de observarlo de nuevo, entendiendo cómo razona el estudiante, qué argumentos tiene en su haber y si es capaz de defender sus ideas. Si hace unos años quienes desarrollaron los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) entendieron cómo alimentar estos lenguajes, ahora nosotros debemos volver a revisar nuestros propios procesos.
Otro de los síntomas fueron los resultados del informe PISA y las primeras declaraciones políticas en torno a dicho informe fueron tomadas como un suspiro. En Cataluña pude observar cómo se querían prohibir los dispositivos electrónicos y volver a la escritura a mano. Sin embargo, convertir las aulas en espacios de vigilancia tampoco resolverá el problema, así como tampoco reducir la educación a una carrera entre estudiantes que buscan atajos y profesores que intentan descubrirlos, aunque esto último ha sido así desde siempre. Muchos estudiantes, podemos buscar algún episodio en nuestra historia particular, donde no entendemos por qué estudiamos lo que estudiamos, ni para qué nos sirve. Las LLM no son nuevos atajos, en mi generación podía ser la web Rincón del vago, la Encarta o hace años las enciclopedias. ¿Qué falta la educación cuando no emociona a los estudiantes?
El propio Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) reconoce la dimensión del desafío en un informe sobre el uso de inteligencia artificial en la enseñanza, el aprendizaje y la investigación. El estudio advierte de que la dependencia de los chatbots puede debilitar la memoria, el pensamiento crítico, la confianza y el dominio de los conocimientos, así como un riesgo menos visible, el aislamiento. La recomendación del MIT resulta muy parecida a lo que en España pidieron organizaciones como CCOO, UGT y la Internacional de la Educación y es que la inteligencia artificial debe aumentar las capacidades humanas, no automatizarlas o convertirse en «un espacio para experimentos tecnológicos ni para la introducción de nuevos productos sin evaluación». No se trata de rechazar la tecnología y mucho menos en generaciones que han nacido y crecido con ellas sino evitar que sustituya aquello que la educación debería desarrollar: la curiosidad y la autonomía.
En el episodio del podcast El hilo titulado «Una crisis de lectura en la era de la inteligencia artificial», el neurocientífico Juan Carlos Valle aborda el deterioro de las competencias lectoras y la tendencia a delegar procesos cognitivos en las máquinas. El investigador se centra en una interrogante que tiene que ver con los procesos internos de verificación humana y en cómo puede una persona verificar la información que recibe de una inteligencia artificial si carece de los conocimientos necesarios para cuestionarla. Su pregunta no es baladí ya que tiene que ver con creación de compromisos y de confianza que hacemos desde nuestros días en la tierra, entre humanos y que últimamente se ha venido cuestionando, como por ejemplo, el caso de la novela ganadora del I premio Internacional de Novela Breve Almadía Ventosa-Arrufat escrita por David Silva Rojas, Donde el agua trabaja y un artículo de el diario El País donde se detecta, con un solo verificador, que la novela está escrita con IA.
Leer no consiste simplemente en descifrar palabras sino en reconocer contradicciones y construir matices con significado. Para Juan Carlos Valle es una habilidad que requiere aprendizaje explícito y un esfuerzo que retroalimenta nuestro propio conocimiento, especialmente a través de la lectura. Entonces si los estudiantes sustituyen la lectura por un resumen automático, pueden obtener información, pero pierden la oportunidad de desarrollar las capacidades necesarias para su comprensión y es aquí donde aparece una de las grandes contradicciones: cómo no convertirnos en máquinas cuado nunca habíamos tenido tanto acceso a la información y, sin embargo, ese acceso no garantiza que sepamos qué hacer con ella.
No obstante, la responsabilidad no puede recaer exclusivamente sobre los estudiantes ni sobre las inteligencias artificiales sino a un modelo educativo que premia las calificaciones y la productividad, algo tan parecido a ser una máquina, entonces ¿por qué sorprendernos de que los alumnos utilicen una herramienta diseñada precisamente para hacerlo todo más rápido?
La responsabilidad no puede recaer exclusivamente sobre los estudiantes ni sobre las inteligencias artificiales sino a un modelo educativo que premia las calificaciones y la productividad
La inteligencia artificial no ha inventado la falta de curiosidad, la desigualdad educativa ni el aprendizaje fatuo, pero podría ampliar estos problemas porque introduce nuevas desigualdades ya que no todos los estudiantes pueden pagar o no un Claude, ChatGPT o una Suite de Google o, no todos cuentan con docentes alfabetizados digitalmente —otro melón que nadie quiere abrir— para enseñar a utilizar estas herramientas tanto lúdica como críticamente.
Por eso, la solución va mucho más allá de incorporar licencias de software en los centros educativos o de pasar a escribir con lápiz y papel. Hace falta formación docente, criterios digitales menos opacos, protección de datos y evaluaciones que valoren tanto el resultado como el proceso de lectura y aprendizaje. También es necesario reservar espacios para leer en papel, jugar fuera del aula, escribir algo que no tenga que ver con una tarea, debatir y equivocarse, equivocarse y volverse a equivocar, ya que hemos dejado la frustración fuera de juego y es muy necesaria para entender que hay que levantarse de nuevo e intentar ver el proceso con otra mirada.
La inteligencia artificial puede ser un excelente tutor y un estímulo para explorar nuevas ideas si empezamos hacer nuevas preguntas. Aprender implica, necesariamente, atravesar momentos de dificultad, incertidumbre o frustración y ninguna de estas tecnologías podrá vivir ese proceso por nosotros.
La pregunta que debería orientar el futuro de la educación no es cuánto puede hacer la inteligencia artificial por los estudiantes, sino cuánto deben seguir siendo capaces de hacer sin utilizarla porque si educar solo consiste en producir respuestas, las máquinas acabarán siendo mejores que nosotros, pero si consiste en formar personas capaces de comprender el mundo, cuestionarlo y transformarlo con nuevas ideas que incluyan estas nuevas herramientas, entonces el pensamiento humano seguirá siendo insustituible.
