Los desafíos de la educación en la era de la máquina de tareas con IA

• Últimamente han aumentado los desafíos en el ámbito educativo por la máquina de tareas con IA
• Los estudiantes recurren con facilidad al fraude académico en sus tareas usando IA generativa como ChatGPT
• Los educadores expresan preocupación porque el uso de IA puede llevar a una desconexión del aprendizaje y del proceso de pensamiento reales
• En las escuelas están surgiendo experimentos para limitar el uso de IA o introducir métodos analógicos (como la escritura a mano)
• Para superar este problema, se necesita un cambio en todo el entorno educativo y un enfoque prudente

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Introducción: la analogía entre la IA y la Yihad Butleriana

• La autora sostiene desde el año pasado la aplicación del principio de la Yihad Butleriana de Dune ("No construirás una máquina a semejanza de la mente humana")
• Este principio reúne diversas preocupaciones sobre la IA en una sola convicción y se plantea como un punto de referencia para distinguir entre usos benéficos de la IA, como en medicina, y una IA que imita a los humanos
• Recientemente, el movimiento de “oposición a la IA” realmente se está expandiendo
  • Aparición de camisetas con “Destroy AI”, trampas para impedir scrapers de IA y difusión masiva de mensajes anti-IA
  • En el mundo literario y editorial, las cláusulas anti-IA se están estandarizando
• A raíz de controversias como la selección de paneles con ayuda de IA, creadores, artistas y escritores perciben incluso toda interacción con los LLM como una traición a la solidaridad creativa

Rechazo emocional y mental hacia la IA

• Se observa una expansión de un rechazo de raíz hacia la IA, más allá de un simple movimiento ludita
• La incomodidad ante la imitación de lo humano por parte de la IA y sus usos poco éticos se ha instalado profundamente, más allá de objeciones concretas
• Incluso si se debilitan los argumentos lógicos contra la tecnología de IA, el rechazo hacia ella en sí misma no desaparece con facilidad

El problema de la IA en el aula: el auge de la máquina de tareas

• Últimamente, el mayor impacto de la IA que se percibe en la educación real es el fraude académico en las tareas
• Varios artículos también muestran el aumento de la dependencia estudiantil de la IA, la frustración docente y la confusión sobre cómo usarla
• Un tutor de IA puede parecer ideal, pero tiene límites como alucinaciones/información incorrecta generada y la pérdida de efectos reales de aprendizaje

Cómo afecta el uso de IA a la estructura del aprendizaje y la evaluación

• La IA separa el resultado de la tarea del proceso real de pensamiento y práctica, dificultando saber si el estudiante realmente comprendió
• Permite evitar la “dificultad deseable” (Desirable Difficulty), ofreciendo solo comodidad a corto plazo
• No solo en materias generales, sino también en la especialidad, la escritura y clases creativas, la tentación de depender de la IA actúa con fuerza

Experiencia real en clase y el problema de detectar fraude con IA

• Incluso en la clase universitaria de escritura de la autora, el uso de IA generativa ha aumentado drásticamente
• A veces se detecta por errores básicos del usuario (por ejemplo, omitir información del autor o cometer errores de hecho), pero cada vez resulta más difícil detectarlo
• Debido a los límites de la detección del uso de IA, los docentes tienden a caer en la desconfianza, el cansancio y una actitud psicológica más hostil que colaborativa durante la evaluación
• Los estudiantes también se vuelven cada vez más hábiles para responder a esto, y la tasa de reconocimiento del fraude académico va bajando gradualmente

IA y escritura: una diferencia esencial en la naturaleza de la herramienta

• Los textos producidos por IA son inessenciales y carentes de diálogo humano, lo que incrementa el agotamiento del profesorado
• También aparece la analogía de la IA como una “calculadora para palabras”, pero así como una calculadora no puede reemplazar por sí sola la enseñanza de las matemáticas, la IA tampoco puede sustituir la capacidad misma de escribir
• Para el aprendizaje y el crecimiento auténticos, son importantes el pensamiento creativo y la expresión sin depender de la IA

Restricción del uso de IA y experimentos con métodos analógicos

• Para verificar el uso de IA, se limitaron formatos de entrega con herramientas como Google Docs, pero en la práctica eso aumentó la vigilancia y la incomodidad
• En la escuela se detalló más el rango de usos permitidos de la IA, pero en la práctica casi ningún estudiante cita o declara su uso
• Los propios estudiantes tienden fuertemente a ocultarlo porque también perciben la IA como una forma de “hacer trampa”

Cómo perciben los estudiantes la IA y sus dilemas

• Los estudiantes sienten cansancio tanto hacia la IA como hacia una vida acumulada de dependencia de plataformas digitales
• Algunos temen el abuso de la IA en proyectos futuros o imaginan como deseable un futuro de “uso moderado de la tecnología”
• Estas inquietudes refuerzan la necesidad de límites de uso por edad o de regulación social sobre la IA

Efectos cognitivos negativos de la IA y problemas sociales más amplios

• La tecnología de IA que imita la mente humana puede causar efectos secundarios como confusión emocional, adicción y delirios
• Estos problemas se están expandiendo no solo en la educación sino también como prácticas deshonestas en negocios, derecho, ciencia y toda la sociedad
• Esto puede desencadenar una crisis de debilitamiento de las bases de la confianza y de deterioro de la verdad

Respuesta: experimento de clases centradas en lo analógico

• Como medida de evasión de fondo, se planea experimentar el próximo semestre con aprendizaje basado en escritura a mano y en papel
• Se hará que los estudiantes tomen apuntes y resuelvan problemas directamente sin dispositivos digitales
• Se pondrá más énfasis en la evaluación centrada en el proceso, es decir, en la participación y la finalización más que en el resultado

Conclusión: un cambio de paradigma educativo para recuperar la humanidad

• Los defensores de una postura favorable a la IA dicen que “la IA lo cambiará todo”, pero eso no necesariamente significa un mejor entorno educativo
• Se insiste en que, al responder a la IA, en última instancia hace falta un entorno más humano, de respeto mutuo y reflexión
• En medio de un cambio constante, se expresa la esperanza de recuperar la esencia de la educación y dar un nuevo salto

Noticias adicionales

• La autora recibió este semestre un premio a la excelencia docente del gobierno estudiantil de posgrado de ASU
• Obtuvo el primer lugar en ficción de posgrado en la edición 63 de los Glendon and Kathryn Swarthout Awards
• Fue seleccionada para el Carbon Removal Justice Fellowship, organizado por la National Wildlife Federation y el Institute for Responsible Carbon Removal de American University, y realizará formación en DC y Luisiana
• Se publicó una entrevista en el blog de Hayden’s Ferry Review

Art Tour: Turbulent Mountain Waterfall

• Durante una visita reciente al Phoenix Art Museum, contempló la obra “Turbulent Mountain Waterfall” (1991) de Pat Steir
• Esa imagen quedará como un recuerdo que refresque la mente frente al próximo calor de Arizona

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• Tal vez cambiar el método también podría servir. Pienso que, si se usa IA para estudiar en casa y en la escuela se hace la “tarea” bajo supervisión, podría funcionar.

  • Existe el concepto de Flipped classroom, y fue el tema de mi tesis de maestría. En realidad, es una idea bastante antigua.

• Enseño matemáticas en una universidad de 30 mil estudiantes y últimamente estamos volviendo al método tradicional de exámenes supervisados con papel y pluma. Los estudiantes no parecen tener mayores quejas con este cambio, pero al equipo administrativo no le gusta nada esta tendencia. Hay mucha presión para que todas las evaluaciones sean compatibles con la educación remota. La política exige el mismo método de evaluación para quienes toman clases presenciales y para quienes se inscriben en línea. Como la inscripción en línea es una fuente importante de ingresos, se considera muy importante hacerla crecer. Si una de las 7 secciones de Cálculo I se ofrece en línea, entonces las otras 6 secciones presenciales también tienen prohibidas las evaluaciones presenciales. Lo justifican en nombre de la “equidad”. Es muy frustrante que realmente estemos en esta situación.

  • Yo también siento esa presión. De hecho, creo que buena parte de los problemas que estamos viviendo con la IA se deben a que la IA deja al descubierto otros problemas de nuestra sociedad. Por ejemplo, el profesorado conoce mejor el contenido y es quien realmente enseña, pero el poder de decisión lo tiene la administración. También es un problema que las universidades tengan como objetivo ganar dinero. La IA está empeorando estas cosas, sí, pero en realidad son problemas estructurales que ya existían antes de la IA. Espero que solo cuando la situación empeore mucho se corrijan por fin los cimientos. Con suerte, esta será una oportunidad para arreglar problemas que hemos ignorado durante mucho tiempo. Si no, simplemente todo empeorará sin que siquiera tengamos la oportunidad de mejorar.
  • Tengo un título en Software Engineering de Harvard Extension, y de hecho varias veces tuve que presentar exámenes en entornos con supervisión física. Resolverlo desde Madrid y Londres no fue difícil. No es algo tan complicado ni para la universidad ni para los estudiantes. Ahora estoy cursando una maestría en línea en Georgia Tech, y las evaluaciones y la supervisión en línea también funcionan razonablemente bien. Incluso cursos con bastante contenido matemático, como Simulation, pudieron hacerse en línea sin problema. Eso sí, algunas materias, como Graduate Algorithms, parecen tener dificultades con la evaluación en línea. Entiendo que el profesorado prefiera la evaluación presencial, pero mientras ofrezcan suficientes opciones de supervisión o variedad de cursos, personalmente no tengo mayores quejas.
  • En Australia, incluso las universidades de educación a distancia tienen varios centros de examen supervisado en las grandes ciudades. Las clases se toman a distancia, pero el examen final debe hacerse obligatoriamente en un centro oficial supervisado. A veces el examen representa más del 50% de la calificación total. Me pregunto si en EE. UU. no podrían adoptar algo así.
  • Los estudiantes con los que me he topado muestran de forma constante sorpresa y decepción cuando se les impone este “método de antes”. Les frustra que el título por el que están esforzándose cada vez valga menos, pero eso no significa que quieran que vuelvan los exámenes. En particular, los estudiantes neurodivergentes parecen ser más vulnerables en entornos de examen y rendir mucho mejor en tareas abiertas, aunque admito que mi muestra está sesgada. Dicen que no encuentran una solución. Desde la perspectiva de los estudiantes, que son quienes más salen perdiendo, tanto la situación misma como estas “soluciones” que en la práctica no ayudan resultan desesperantes.
  • En la universidad a la que fui, en las materias técnicas los profesores insistían casi siempre en usar solo lápiz y papel. Para escribir ensayos, solo en ciertas materias se permitía laptop, e incluso entonces el profesor caminaba por el salón durante todo el examen supervisando personalmente. Antes me parecía raro que no usaran nuevas tecnologías, pero ahora les estoy agradecido. Aprender matemáticas escribiéndolas a mano me dio una comprensión muy sólida de la teoría. Al ver cómo estudian los estudiantes de hoy, me da mucha tristeza. Profesores, a veces digan “NO”. Más adelante los estudiantes se los agradecerán.

• Siempre he pensado que el sistema educativo lleva mucho tiempo roto y es casi inútil. Rara vez sentí que los profesores realmente “enseñaran” algo. Más bien, si mostrabas una forma de pensar distinta, te aplastaban por no encajar con el plan de estudios. Que la IA pueda hacer la tarea con facilidad me parece una prueba de que la tarea tiene poco valor. La verdadera enseñanza y el verdadero aprendizaje requieren colaboración.

  • Pensar que la tarea no tiene sentido solo porque la IA puede hacerla es una visión superficial. Mucha tarea también puede hacerse fácilmente con calculadora, Wikipedia o libros de texto. Eso no significa que nunca haya sido necesaria. En realidad, la tarea ayuda a construir la estructura mental del pensamiento y a aprender varias habilidades al mismo tiempo. Claro, también es cierto que con el paso del tiempo han cambiado el contexto y el significado de la evaluación.
  • El objetivo de la tarea es practicar de verdad, encontrar las partes que hacen falta y verificar el avance. Que la IA pueda hacer la tarea no vuelve inútil la tarea. Claro, es lamentable haber tenido malas experiencias o no haber conocido buenos docentes, pero no es razonable descartar por completo un sistema que sí funciona para la mayoría. Hay muchos estudiantes que ni siquiera leen bien o manejan las matemáticas básicas antes de esperar pensamiento crítico independiente. En la escuela también fue importante aprender “razonamiento razonable sobre los resultados” mediante problemas de matemáticas. La capacidad de verificar si un puente de 43 mil km tiene sentido es importante.
  • Hoy la IA puede resolver tareas de matemáticas y programación incluso de universidades del nivel de Harvard, pero en la época anterior a GPT yo aprendí muchísimo haciendo tarea y hasta la disfrutaba. Decir que su existencia borra todo su valor es un salto lógico.
  • El verdadero propósito de la tarea no es hacer la tarea en sí, sino demostrar la capacidad de aprender y lo aprendido. Ya sea que lo haga otra persona o la IA, si al final no se desarrolla la habilidad, entonces el título pierde sentido. Las universidades deben mejorar sus métodos de evaluación para proteger la credibilidad de los títulos. Si se necesita evaluar el uso de IA, entonces debería hacerse por separado y otorgar un título distinto. Es decir, tendría que haber una diferencia clara entre un título común de Computer Science y uno de AI Assisted Computer Science.

• Enseño ingeniería informática/programación, y no es fácil encontrar la política óptima frente a la IA. Por un lado, yo también uso mucho la IA y me ayuda bastante a aprender. Pero, aunque acelera el trabajo, la calidad del resultado baja. Los estudiantes ven las tareas obligatorias como un obstáculo que hay que superar y se concentran en pasarlas de la manera más fácil posible. En ese contexto, la IA se siente menos como una herramienta de aprendizaje y más como una simple máquina de hacer tareas. No puedo introducir cosas como impedir el uso de computadora o usar lenguajes raros, por ejemplo hacer que trabajen con un compilador que yo mismo hice. Por ahora, mi método se centra en proyectos y exámenes orales. Los proyectos requieren colaboración, así que no es tan fácil sacar una respuesta directa de un LLM, y en los exámenes orales la habilidad y la profundidad se notan enseguida. Aun así, cada año hay algunos estudiantes que desperdician tres semestres o más sin lograr conectar ni los conceptos básicos, y en esos casos, como profesor, tengo que decirles que fue tiempo perdido. Los fundamentos de Linux se ven menos afectados porque son simples prácticas de terminal y los LLM todavía no tienen acceso a la API de la terminal. También he considerado ofrecer un IDE en línea para vigilar el proceso de copiar y pegar, pero no me gusta la idea de que los estudiantes no puedan ejecutar software directamente en sus propias computadoras.

  • Aunque no soy tan viejo, en la universidad la evaluación de CS también se basaba en proyectos grupales y exámenes escritos presenciales. En el salón de examen no se permitían ni calculadoras con funciones de programación o gran memoria, ni laptops. No era una gran molestia. Aunque ahora haya tanta discusión, en realidad no me parece más que un conflicto generacional o un reclamo de derechos estudiantiles. De hecho, creo que las materias que requieren ensayos largos están en una situación más crítica. Los exámenes orales o los ensayos escritos en blue book antes funcionaban perfectamente.
  • Esa actitud de ver las tareas obligatorias como una pared que solo hay que pasar parece muy extendida en comunidades en línea como Hacker News. Desde antes de los LLM ya era común la idea de que “la universidad no sirve”, “el título es solo un papel”, “el contenido de las clases no vale nada” y, por tanto, “hacer trampa es razonable”. Pero cuando realmente evalúas la empleabilidad o la capacidad profesional de los estudiantes, es muy fácil distinguir entre quienes sí aprendieron bien y quienes solo intentaron pasar el juego.
  • Estoy de acuerdo en que en un examen oral se nota muy bien la habilidad del estudiante. Si hay un laboratorio de cómputo, también podría ser buena idea poner ejercicios regulares de programación en vivo en cada clase. Lo de dar un IDE en línea o vigilar el copiar y pegar también podría tener desventajas, porque impediría que los estudiantes competentes usen su propio editor. A mí tampoco me atrae escribir código en una página web.
  • Es un poco impactante ver que cada año algunos estudiantes llegan al examen sin entender en absoluto lo básico.
  • Si hubiera una materia en la que los estudiantes diseñan e implementan su propio lenguaje de programación, una opción sería usar el mejor lenguaje creado por un estudiante del año anterior. Así el LLM no podría generar respuestas correctas con facilidad. Yo vengo de un área completamente distinta dentro de matemáticas/computación, pero me parece una idea interesante.

• Creo que la IA tiene un gran potencial para acelerar enormemente el aprendizaje de los estudiantes del futuro. Como en la educación Montessori, los LLM podrían ayudar a estudiantes que exploran distintos caminos por su cuenta. En mi caso, en la preparatoria los profesores evadían responder o no profundizaban las discusiones, así que muchas veces me quedaba con dudas sin resolver, sobre todo en biología o química. Claro, el entorno educativo actual está tan centrado en la tarea que solo los estudiantes realmente curiosos parecen beneficiarse de los LLM. Si se introducen nuevas formas de enseñanza, ojalá puedan despertar mejor la curiosidad que existe en todos los estudiantes. Si alguien conoce una herramienta de IA que permita explorar por tema sin perder la estructura general de conceptos importantes como trigonometría, me encantaría que la compartiera.

  • Creo que el núcleo del problema es esta estructura “centrada en la tarea”. Lo que un estudiante realmente curioso necesita es más bien “tiempo libre”. Más que estar ocupado con tareas o usar LLM todo el tiempo, antes era mejor cuando la carga era razonable y quedaba tiempo para explorar por cuenta propia. En mi caso, cuando aprendí música y electrónica por mi cuenta, medía mi avance con otros criterios, como si el circuito realmente funcionaba, en vez de con exámenes. Me cuesta creer que solo usar LLM, sin una referencia externa, pueda dar una comprensión profunda.
  • Estoy creando un producto de tutoría con IA diseñado para permitir conversaciones de estilo socrático donde uno pueda desviarse libremente hacia distintos temas. Si te interesa, puedo ponerte en la lista de espera. Mi meta es lanzar un MVP en unas semanas.
  • Cuando uno intenta explorar problemas complejos, conversar con una IA que podría mentir o inventar citas falsas más bien estorba.
  • Aún no he visto personalmente ningún caso en el que la IA haya dado una ayuda explosiva real al aprendizaje. No me convencen las reseñas en línea ni los reportes personales.
  • Antes, cuando me atoraba con algún concepto, los profesores respondían por encima o no lo explicaban a fondo, y eso me dejaba una sensación de incompletud. Últimamente me di cuenta de que con la IA es posible un aprendizaje más fluido y exploratorio. Yo tampoco creo que ChatGPT sea perfecto, pero me sirve bastante para ampliar mi pensamiento al comparar conceptos o al rebatir lógicamente ideas. En la práctica no tomo la respuesta de la IA como verdad final, sino que la uso para rebotar mis propias ideas y encontrar nuevas direcciones de exploración.

• Enseño en una universidad pequeña. Así es como lo hacemos:

  • Todos los parciales y exámenes finales se escriben a mano.
  • Se exige a los estudiantes explicar cómo diseñaron y programaron sus tareas de programación (eso es viable porque son grupos de 15 a 20 personas; con más sería difícil).
  • Presentaciones de estudiantes y preguntas y respuestas sobre temas complejos.
  • Entrega de resúmenes escritos a mano de una página, diagramas, mapas mentales, etc.
  • En las prácticas de laboratorio de programación también cambiamos creativamente los requisitos el mismo día para que resuelvan sobre la marcha (por ejemplo, con el escenario de que el “cliente” cambió los requerimientos). En la práctica, el problema es que este método exige mucho más esfuerzo del profesorado, y no hay mucha gente dispuesta a pensar fuera de lo convencional.
  • ¿Con “escrito a mano” te refieres literalmente a pluma y papel?

• Si esta tendencia continúa, creo que en el futuro la mayoría de los títulos universitarios perderán por completo su valor. Si estudiantes que resolvieron sus tareas de forma deshonesta con IA reciben diplomas, entonces esos títulos ya no valen nada como prueba de logro académico. Las instituciones que entreguen títulos así no serán distintas de las viejas fábricas de diplomas sin escrúpulos. Hasta me alegra que mi título sea de 2011.

  • Los mejores profesores que tuve casi no le daban peso a la tarea, o solo verificaban si se había entregado. La asistencia tampoco contaba para nada. Daban las clases y las tareas solo como medios de aprendizaje, y la evaluación real se hacía con exámenes supervisados en clase o en el centro oficial de exámenes de la universidad. Me parece algo infantil y sobreprotector controlar a estudiantes universitarios adultos por la calificación de la tarea o por la asistencia. Tiene más sentido dejarlos aprender por su cuenta y evaluar solo cuánto aprendieron realmente en un entorno donde no se pueda hacer trampa. Intentar erradicar el fraude en la tarea no me parece una verdadera innovación educativa, sino un parche temporal para un sistema viejo que ya llegó a su límite.
  • Las escuelas y universidades deben dejar de tratar la tarea como “evidencia de habilidad”. Incluso me pregunto si la calificación de la tarea ya tiene algún sentido. La era de la IA es irreversible, así que las universidades deben aceptar la realidad y prepararse para cambiar.
  • Yo pienso lo contrario. Los títulos universitarios verificados van a volverse más valiosos. Las mejores universidades van a cambiar hacia un modelo que enfatice los exámenes presenciales por encima de las tareas remotas para confirmar el aprendizaje real. En realidad, la trampa ha sido común desde hace mucho tiempo, y las buenas universidades tienen sistemas que hacen difícil mantener el engaño hasta graduarse. En una universidad estatal cercana a mí, entre los estudiantes era bien sabido qué profesor o qué grupo elegir para tener más oportunidades de hacer trampa y graduarse fácilmente. A los profesores estrictos con la deshonestidad académica incluso les caían ataques en sus evaluaciones estudiantiles.
  • No tiene que ver con la IA, pero tengo una anécdota sobre hacer trampa en exámenes en línea. Mi sobrina pasó a clases virtuales por la pandemia y, desde entonces, el promedio del grupo se disparó de repente. Al principio ella se negó a hacer trampa, pero al final terminó haciéndolo como los demás. Pegó montones de Post-it en la pared alrededor del monitor para presentar el examen, y su papá entró y la regañó porque estaba arruinando el papel tapiz.
  • No creo que este problema sea nuevo. En mi época también hubo profesores que decían que el autocompletado de los IDE de Java estorbaba el aprendizaje y nos hacían conectarnos por SSH para hacer laboratorios directamente con Vim y C.

• Así hacía yo mis tareas del MBA:

  • Primero definía la opinión que ya quería sostener.
  • Luego buscaba suficientes artículos que respaldaran esa opinión, sin leerlos con cuidado y revisando solo el resumen.
  • Al escribir el ensayo, extraía de los artículos solo las partes que mejor encajaran con mi argumento. En ese proceso no intervenía ningún aprendizaje real. Lo único que mejoraba era mi habilidad para buscar en revistas académicas. Siempre hay muchos artículos que apoyan la opinión que uno quiere defender; solo hay que saber encontrarlos. Incluso si delegara por completo este proceso a un LLM, creo que no tendría ningún impacto real en la educación.
  • Es lamentable que haya sido así. Me da curiosidad por qué no lograste sumergirte realmente en los artículos y aprender de ellos.
  • La verdad, el problema era yo mismo. Si escribes un artículo basándote en el método científico, puedes hacer un buen trabajo honestamente sobre casi cualquier tema. Pero títulos como el MBA en la práctica se perciben como un escalón para ascensos o cambios de carrera. No existe una estructura en la que hacer “ciencia de verdad” te dé mejores recompensas. Yo repetí ese mismo método muchas veces en distintas materias y solo me aseguré de sacar la nota. Mientras el contenido sonara convincente, bastaba. Y cuando salí al mundo laboral, vi que las empresas funcionan de forma parecida. Escoges solo la información que demuestre tu opinión, y si no la hay, jalas algo más o menos parecido para fingir que respalda tu argumento. Incluso si tu opinión o tu premisa están mal, no te recompensan por decirle a tu jefe o a tu cliente que están equivocados.
  • Una vez le hice a un amigo una tarea de psicología sin tener absolutamente ningún conocimiento del tema, y sacó la nota más alta. La hice exactamente del modo recién descrito. Mi madre incluso llegó a ofrecer un servicio de redacción fantasma para estudiantes extranjeros, escribiendo artículos basados en grabaciones de clase.
  • Incluso si al final solo se resumen artículos, vale la pena recordar que alguien tiene que escribirlos y que la producción de conocimiento mediante pensamiento independiente sigue siendo indispensable.

• Necesitamos reflexionar, como humanidad, sobre cuál es el propósito de la educación y cuál debería ser en adelante. Realmente no creo que nadie pague matrícula universitaria queriendo sabotear su propia habilidad y comprensión. Para el 90% de los estudiantes el objetivo está claro: el título es un boleto para conseguir empleo. Y el otro 10% quizá ni siquiera reconoce verdades incómodas sobre sí mismo, así que tampoco sería raro que los empleadores no confíen en ellos. En el fondo, todos sabemos que las notas y el rendimiento académico no son una medida objetiva. Los estándares educativos y los currículos varían enormemente de una institución a otra. En la preparatoria yo apenas me mantenía con un GPA de 3.2, pero al llegar a la universidad, el “examen de ubicación de matemáticas” era de nivel de secundaria y me resultó facilísimo, mientras que incluso estudiantes con GPA de 4.0 a menudo tenían que recursar materias básicas. Aun así, siempre existe mucho rechazo a los exámenes estandarizados, incluso cuando se pueden repetir varias veces como el SAT.

  • ¿Entonces lo que dices es que incluso el 10% de estudiantes que sí quiere aprender de verdad debe resignarse a jugar el juego de la fábrica de títulos? Yo también soy algo cínico, pero me parece demasiado.

• También he tenido la experiencia contraria. Si no hubiera existido la IA, probablemente no habría tenido la paciencia de terminar de estudiar Rust por mi cuenta el año pasado. Tener un tutor personal disponible en cualquier momento es un recurso enorme, porque incluso una duda que se te ocurra mientras te bañas la puedes preguntar al instante. Al mismo tiempo, si yo volviera a la escuela, creo que usaría IA sí o sí para no quedarme atrás en exámenes o tareas. En un entorno donde la evaluación se basa en ajustar la curva normal, la teoría de juegos termina obligando a todos a usar IA.

  • A mí me pasa igual. La IA es una herramienta de aprendizaje muy poderosa, pero representa un desafío para el sistema educativo.