El impacto de la IA en la educación escolar

Los cambios clave en la educación escolar en la era de la IA según Karpathy

• Detectar si se usó IA en una tarea es imposible en principio; todo trabajo hecho fuera del aula pasa a asumirse como realizado en un entorno donde hay IA
  • Todos los “detectores de IA” pueden ser burlados y no existe un método de detección confiable
  • Como resultado, la condición por defecto pasa a ser asumir que toda tarea hecha en casa tuvo intervención de IA
• El centro de la evaluación se mueve de las tareas en casa → la evaluación dentro del aula, y se necesita una estructura donde el estudiante demuestre sus capacidades en un entorno que el docente pueda supervisar directamente
  • La razón por la que el estudiante debe mantener su capacidad de resolver problemas sin IA surge en situaciones reales de evaluación dentro del aula
  • Aumenta fuertemente el peso de situaciones donde el acceso a IA está controlado, como exámenes escritos, proyectos y presentaciones
• La capacidad de usar IA es indispensable, pero al mismo tiempo se forma un objetivo doble: que el estudiante tenga también las bases necesarias para resolver problemas incluso sin IA
  • Igual que cuando se introdujeron las calculadoras, es necesario poder hacer operaciones básicas por cuenta propia para detectar errores de la herramienta o fallas en la entrada de datos
  • La IA tiene una probabilidad de error mucho mayor que una calculadora, por lo que la importancia de verificar, juzgar e interpretar se refuerza enormemente
• Los métodos de examen y evaluación se amplían, según el criterio del docente, hacia diseños diversos como sin herramientas / uso limitado / libro abierto / entrega de materiales basados en IA / evaluación del uso directo de IA
  • También se incluyen tareas en las que, más que resolver el problema, hay que evaluar, corregir y verificar respuestas generadas por IA
  • El diseño creativo de evaluaciones en el entorno educativo surge como un elemento clave
• En última instancia, el objetivo planteado es formar a personas capaces de usar la IA con soltura pero que también puedan aprender, pensar y resolver problemas cuando no haya IA
  • Una forma realista de lograrlo se resume en mover el centro de gravedad de la enseñanza y la evaluación hacia dentro del aula
• El tuit adjunto trata sobre la nueva situación en la que la IA resuelve el propio examen
  • Demostración de Gemini Nano Banana Pro, que analiza la imagen del examen y produce de inmediato la respuesta correcta
    • Reconoce directamente distintos tipos de elementos del problema, como escritura a mano, figuras y fórmulas químicas, y genera la solución
    • Según ChatGPT, las respuestas generadas son en su mayoría correctas; los únicos errores fueron una notación de compuesto y un error ortográfico
  • Esto hace que ya se haya vuelto real una situación en la que se derrumba la posibilidad misma de controlar la IA con el diseño tradicional de exámenes
    • Al surgir la capacidad de leer y resolver todo, desde la hoja del examen y los problemas hasta gráficos y apuntes,
      queda en evidencia que ya no puede sostenerse una estructura de evaluación diseñada bajo la premisa de “no usar IA”
• El punto de inflexión que enfrenta la educación escolar ya no gira en torno a si prohibir la IA o no, sino a cómo integrarla y en qué situaciones evaluar el pensamiento independiente

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Uno de mis estudiantes trajo un problema interesante con una herramienta de detección de IA
  Su hermana menor casi recibe 0 porque un ensayo que escribió ella misma fue marcado con 100% de certeza como si lo hubiera escrito una IA
  Le propuse al profesor reunirse en persona y discutir oralmente el contenido del ensayo durante 30 a 60 minutos
  Este tipo de situación será cada vez más común para los estudiantes honestos en el futuro

  • A mi hijo también le pasó algo parecido
    La maestra lo elogió frente a sus compañeros diciendo “este estudiante sí lo escribió de verdad”, pero en realidad la versión que entregó salió de pedirle varias veces a una IA que lo simplificara
    Siento que los docentes ya perdieron el juego
  • Ojalá la educación vuelva a centrarse en el aprendizaje
    Ahora los títulos están perdiendo cada vez más sentido y el sistema se volvió algo meramente credencialista
    Creo que sería mejor volver a demostrar la capacidad real, como antes
    Por ejemplo, pasar directamente con un examen como el examen de admisión de Harvard de 1869
    En ese sentido, el sistema de entrevistas de programación de las big tech me parece mucho mejor
  • Sorprende que los docentes presuman culpabilidad de los estudiantes sin pruebas
    Creo que tanto estudiantes como docentes necesitan clases sobre los principios básicos del derecho
    Organizaciones como el consejo estudiantil deberían poder intervenir en estas situaciones
    La IA solo está haciendo que este problema aparezca con más frecuencia
  • Estas herramientas crean otra forma de gatekeeping arbitrario
    Yo también viví algo parecido en entrevistas: si recitas un algoritmo de memoria, sospechan que “estás viendo otra pantalla”
    La educación debería ser un mecanismo de igualdad social, pero ahora se está convirtiendo más bien en una herramienta de opresión
  • Una vez, cuando un profesor detectó trampa, les puso 0 en ese problema a todos los estudiantes
    y a quienes fueron a reclamar les hizo resolver el problema directamente
    Me pareció una respuesta muy elegante

• Hoy en día solo se problematiza la trampa con IA de los estudiantes, y se pasa por alto el uso de IA por parte de los docentes
  Hay tareas donde realmente se notan huellas de calificación con ChatGPT
  Se está formando un extraño bucle de retroalimentación en el que el estudiante escribe el ensayo con un LLM y el docente lo califica con otro LLM
  Pero más que un problema individual de los docentes, hace falta un rediseño sistémico
  Si no se les da suficiente tiempo y compensación, al final ellos también se verán obligados a usar las mismas herramientas
  Como pasó con internet y los smartphones, es un problema ver la IA solo como una amenaza
  Al final, quien sepa usar los LLM como herramienta de aprendizaje tendrá ventaja

  • Es momento de volver a mirar el objetivo fundamental de la educación
    La estructura actual centrada en clases magistrales es ineficiente, y creo que sería mejor pasar a un modelo enfocado en proyectos en grupos pequeños
    Hace falta una estructura en la que el docente pueda conocer directamente a cada estudiante
  • Yo también estoy de acuerdo como docente
    En muchas universidades ya se está usando calificación con IA de manera informal
    Si se usa bien, puede permitir evaluaciones eficientes y justas, pero ahora mismo el problema es la falta de transparencia
    Si la IA puede dar retroalimentación rápida y mejorar el aprendizaje, eso es una gran ventaja
    La calificación humana suele ser lenta y dar retroalimentación sin mucho sentido
  • Eso de que “un LLM escribe el ensayo del estudiante y otro LLM lo califica”
    era literalmente la trama de un episodio reciente de South Park
  • Antes muchos docentes casi no leían la tarea y solo la hojeaban
    Entonces uno se pregunta si no será mejor que la califique una IA

• La IA no está acabando con los títulos ni con la educación, sino con las formas baratas de hacerlas
  Las clases masivas, los exámenes tipo scantron y el sistema de docentes mal pagados ahora se sienten absurdos
  Al final, el modelo del tutorial en grupos pequeños al estilo Oxbridge será el del futuro, aunque es muy caro

  • Si eso pasa, la educación se volverá un privilegio exclusivo de los ricos
    La revolución tecnológica prometía igualdad, pero la realidad va justo en sentido contrario
  • Aunque también existe la posibilidad de que, gracias al precipicio demográfico de 2025,
    las universidades se vean obligadas a pasar a clases más pequeñas
    y entonces puedan dedicar más tiempo a cada estudiante
  • Si por culpa de la IA el valor del trabajo converge a 0, tal vez el modelo Oxbridge termine siendo el más eficiente
  • En la época en que la gente estudiaba con Russell en Cambridge, las clases eran de unas 5 personas
    Ahora la universidad se ha masificado demasiado y muchos estudiantes realmente no tienen motivo para estar ahí
    La IA podría detonar este tipo de cambio en la estructura social, aunque no creo que sea muy probable

• En la universidad, el profesor Doug Lea hacía que la entrega de tareas fuera una demostración en vivo
  Corrías el código y el profesor probaba directamente casos límite mientras hacía preguntas
  El estudiante tenía que entender su propio código y poder explicarlo
  Este tipo de evaluación presencial era una buena forma de evitar trampas y mostrar la capacidad real
  Como dijo Karpathy, los exámenes orales y la defensa en tiempo real son una forma de volver a la esencia de la educación

  • Pero el problema es que, en la práctica, faltan profesores y tiempo para hacerlo así
  • Yo también he evaluado estudiantes en sesiones 1:1, y el código que no escribieron ellos mismos se nota enseguida
    No pueden explicar por qué lo diseñaron así, cómo lo probaron ni qué mejorarían
  • En algunas universidades europeas este tipo de evaluación práctica era lo normal
    En cambio, hoy muchos estudiantes entregan directamente resultados de IA sin entender ni los conceptos básicos
    La falsa confianza que da la IA termina entorpeciendo el aprendizaje
  • Ojalá la mejora de productividad que trae la IA se invierta en mejorar la educación y eliminar las evaluaciones tipo scantron

• En la universidad, un profesor una vez dejó como tarea escribir un “artículo 100% plagio”
  Había que marcar cada oración con un color según la fuente, y no se podía usar la misma fuente en más de una oración seguida
  En realidad era mucho más difícil que escribir un trabajo normal, pero fue una experiencia excelente para aprender citas y creatividad
  Tal vez también se podría enseñar a usar la IA de esta manera, como herramienta de investigación

  • También estaría divertido hacer ejercicios usando LLM antiguos en vez de versiones recientes, para que metan información incorrecta a propósito
  • Si existiera una función de rastreo de fuentes de datos de entrenamiento por oración, como en la demo web de Olmo3,
    sería mucho más fácil verificar las fuentes

• El sistema escolar actual está centrado en la memorización y necesita rediseñarse por completo
  Los niños deberían hacer más proyectos donde integren conocimientos y habilidades
  Solo habría que memorizar los conceptos clave, y para lo demás usar herramientas para resolver problemas
  La escuela no debería ser una estructura que aplasta la curiosidad, sino un espacio que fortalezca el impulso de explorar
  También me cuesta culpar a los docentes, porque ellos mismos están atados por restricciones burocráticas

  • Claro que no todo aprendizaje puede ser divertido
    Hay áreas que requieren entrenamiento básico y práctica repetitiva
    El aprendizaje basado solo en proyectos también tiene límites
  • Yo también trabajé como docente y me di cuenta de que al final la acumulación de clases aburridas es lo que permite hacer proyectos avanzados
  • La razón por la que la escuela sigue siendo menos eficiente que el aprendizaje individual es que aún se mantiene en una estructura centrada en la memorización
  • Para lograr este cambio habría que multiplicar por 10 o más el presupuesto educativo
    Pero la sociedad sigue evitando esa conversación
  • En la práctica, los exámenes y evaluaciones escritas son lo más barato y lo único escalable

• Ya pasaron 3 años desde que la IA entró en la educación, pero en la práctica solo se está usando para reemplazar tareas y trabajo administrativo
  Como resultado, el problema es la devaluación del título
  Si todos los estudiantes entregan productos parecidos con ayuda de IA, ¿cómo distinguimos la capacidad real?
  Al final, la pregunta vuelve a ser no “¿cómo usar la IA?”, sino “¿cuál es el propósito de la educación?”

  • Hoy importa menos “¿sabes programar?” que “¿sabes hacer que una IA lo haga?”
    Es decir, es un examen para convertirse en operador de IA

• La calidad de la educación al final es proporcional a la cantidad de esfuerzo del docente
  Pero la estructura actual está centrada en la productividad, y eso va justo en contra de una buena educación
  Los exámenes de opción múltiple son rápidos, pero las respuestas abiertas y las evaluaciones orales son mucho más precisas
  La autocorrección es cómoda, pero los LLM resuelven demasiado bien
  En cambio, las tareas creativas muestran la individualidad del estudiante, aunque son muy difíciles de calificar
  Las evaluaciones por exposición también son buenas, pero tienen grandes límites de tiempo
  Aun así, usar LLM puede acelerar la iteración de proyectos, y eso sí es una ventaja

  • Hay docentes que solo dejan preguntas abiertas, pero los estudiantes sacan respuestas con herramientas como Cluely
    Dicen que si encuentran rastros de copiar y pegar, ponen 0
    Al final, el problema es la estructura centrada en la productividad, así que hace falta un cambio a nivel institucional
    Enlace de Cluely
  • También está la pregunta de si la IA no podría encargarse de calificar respuestas abiertas

• Yo era un estudiante al que le afectaba mucho el estrés de los exámenes
  En tareas sin límite de tiempo siempre sacaba A, pero en exámenes orales improvisados me daba ansiedad
  Si mi hijo sale como yo, me preocupa cómo podría ayudarlo
  A veces pienso que ojalá existiera un entorno libre de IA, algo así como una ‘universidad jaula de Faraday’

  • Como padre de un niño parecido, creo que es importante el entrenamiento gradual en entornos de bajo riesgo
    Más que buscar perfección, hay que desarrollar tolerancia al fracaso

• Entre el 80 y el 90% de los docentes no están preparados para lidiar con la IA
  Ya es difícil seguirle el paso a una tecnología que cambia tan rápido, y mientras tanto los estudiantes son los castigados
  Con la baja calidad actual de la educación pública, prohibir el uso de IA no es realista
  Al final, los estudiantes que abusen de la IA terminarán pagando las consecuencias ellos mismos

  • Antes existía una doble estructura: la tarea era libre, pero los exámenes se hacían bajo supervisión
    Si se retomara ese modelo, todavía funcionaría bien en la era de los LLM
  • Al final viene la era del Aristóteles digital
    Los docentes irán tomando cada vez más un papel de supervisores, pero esa transición será muy caótica