Profesora universitaria recurre a máquinas de escribir para reducir las tareas hechas por IA
(sentinelcolorado.com)- Introdujo una tarea con máquina de escribir manual para que los estudiantes escribieran sin pantalla, diccionarios en línea, corrector ortográfico ni tecla de borrar, y se enfrentaran directamente a si podían construir oraciones por sí mismos sin computadora
- La decisión surgió ante el aumento de tareas gramaticalmente impecables producidas con IA generativa y plataformas de traducción en línea, y consiguió viejas máquinas de escribir manuales para que vivieran la experiencia de escribir, pensar y estar en clase como antes de lo digital
- En el aula había máquinas con teclado alemán y con teclado QWERTY, y hacía falta realizar acciones físicas como insertar el papel, ajustar la presión de las teclas y hacer el retorno del carro, por lo que todo avanzaba más lento
- Los estudiantes celebraron la reducción de distracciones y, al no haber pantallas ni notificaciones, empezaron a pedir más ayuda a sus compañeros y a conversar más; además, la ausencia de tecla de borrar los llevó a pensar con más intención antes de escribir
- Las limitaciones físicas mismas, como errores tipográficos, espaciado irregular y escritura lenta, pasaron a verse como parte del proceso de aprendizaje, en sintonía con el regreso a exámenes con papel y lápiz y evaluaciones orales dentro del aula
Introducción de una tarea analógica en clase
- Grit Matthias Phelps, profesora de alemán en Cornell University, ofrece una vez por semestre a sus estudiantes la oportunidad de realizar una tarea de escritura con una máquina de escribir manual
- La idea es que experimenten la sensación de escribir sin pantalla, diccionarios en línea, corrector ortográfico ni tecla de borrar
- En el programa del curso aparece como una tarea analógica
- Esta actividad comenzó en la primavera de 2023, impulsada por la frustración ante la realidad de que los estudiantes producían tareas gramaticalmente perfectas con IA generativa y plataformas de traducción en línea
- Incluyó la frase: “What’s the point of me reading it if it’s already correct anyway, and you didn’t write it yourself? Could you produce it without your computer?”
- Para hacerles comprender la experiencia de escribir, pensar y estar en clase antes de lo digital, consiguió decenas de viejas máquinas de escribir manuales en tiendas de segunda mano y marketplaces en línea
- Dijo que aún es pronto para afirmar que las máquinas de escribir estén volviendo más allá de Cornell, pero que esto conecta con el giro hacia formas de evaluación más antiguas, como los exámenes con papel y lápiz y las evaluaciones orales en clase, para frenar el uso de IA en tareas hechas en laptop
El ambiente del aula el día de la clase analógica
- En una reciente jornada de clase analógica, los estudiantes entraron al aula y encontraron máquinas de escribir sobre los escritorios; algunas tenían teclado alemán y otras teclado QWERTY
- Catherine Mong, estudiante de primer año de 19 años, dijo que no tenía idea de lo que estaba pasando y que solo había visto máquinas de escribir en películas; describió su uso como “a whole science”
- Para una generación criada con smartphones, la máquina de escribir manual no resultó tan intuitiva como parecía, y Phelps mostró cómo insertar el papel a mano y cómo presionar las teclas con suficiente fuerza, pero sin emborronar las letras
- También explicó que la campana que suena al final de la línea indica que esa línea terminó, y que hay que regresar manualmente el carro para empezar la siguiente
- Un estudiante reaccionó diciendo: “that’s why it’s called ‘return.’”
- Phelps dijo que “todo se vuelve más lento” y mencionó la sensación, y el placer, de cuando antes se hacía una sola cosa a la vez
- Llevó a sus hijos de 7 y 9 años como “tech support” para vigilar que los estudiantes no sacaran el teléfono
Menos distracciones y cambios en la interacción
- Los estudiantes valoraron la reducción de distracciones, y el punto central de la actividad iba más allá de simplemente aprender a usar una máquina de escribir
- Ratchaphon Lertdamrongwong, estudiante de segundo año de ciencias de la computación, dijo que entendió que la diferencia de escribir a máquina no estaba solo en la interacción con la máquina, sino también en la forma de interactuar con el mundo alrededor
- En esa clase, la tarea consistía en escribir una crítica sobre una película alemana que habían visto
- Sin pantalla, las notificaciones no interrumpían el proceso de escritura, y al no poder encontrar todas las respuestas de inmediato con la punta de los dedos, los estudiantes terminaban pidiendo ayuda a sus compañeros, algo que Phelps fomentaba activamente
- Lertdamrongwong dijo que al escribir el ensayo tuvo que conversar más y socializar más, en contraste con el aula moderna, donde la gente siempre está mirando su laptop o su teléfono
- Como no había tecla de borrar ni posibilidad de corregir de inmediato todos los errores, dijo que eso lo obligó a pensar con más intención antes de escribir
- Incluyó la frase: “I was forced to actually think about the problem on my own instead of delegating to AI or Google search”
Las limitaciones físicas de la máquina de escribir y la reacción de los estudiantes
- A la mayoría de los estudiantes les faltaba fuerza en los meñiques para hacer mecanografía al tacto, así que golpeaban el teclado con los índices y escribían más despacio
- La estudiante de primer año Catherine Mong además enfrentó la dificultad extra de tener una muñeca rota recientemente, por lo que tuvo que usar solo una mano
- Mong, que se describió como perfeccionista, se frustró al principio porque la página se veía desordenada por el espaciado extraño entre ciertas letras y los errores tipográficos
- Phelps les indicó a los estudiantes que hicieran retroceso sobre el error y luego escribieran una ‘X’ encima
- Mong entregó un trabajo lleno de marcas de lápiz que no se veía limpio ni terminado, pero aceptó que el proceso mismo de cometer errores formaba parte del aprendizaje
- Mong describió la tarea de escribir poesía como “fun and challenging”, y aceptó el espaciado extraño y aprovechó los límites visuales de la página para la sangría y la disposición fragmentada de los versos al estilo del poeta E.E. Cummings
- Necesitó varias hojas de papel y cometió muchos errores, y guardó todos esos resultados
- Dijo que probablemente lo colgaría en la pared, que quedó fascinada con la máquina de escribir y que les contó a sus amigos que había hecho un examen de alemán en máquina de escribir
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Cuando hice mi licenciatura en Computer Science, la mayoría de las materias valían 50% final y 30% parcial, y hasta los exámenes de programación se hacían a mano, en un salón o gimnasio, bajo supervisión de auxiliares
Las tareas, labs y proyectos pesaban poco, pero si no los hacías era prácticamente muy difícil aprobar el examen final
Así que siento que ya teníamos una educación resistente a la IA
Pero con el pretexto de alinearse al Bologna process y de imitar el sistema de EE. UU. y Reino Unido, llegó una reforma universitaria centrada en la evaluación continua y en calificar tareas
Como resultado, los estudiantes que trabajaban al mismo tiempo quedaron muy perjudicados por los puntos de asistencia y participación en sesiones, y hacer trampa con tareas hechas por terceros, algo que ya era posible antes de los LLM, se volvió todavía más fácil
Antes eso lo hacía solo una minoría con dinero o con familiares expertos, pero ahora todos pueden hacerlo con ChatGPT, y de pronto hay indignación; sin embargo, la respuesta real ha sido usar detectores defectuosos o solo subir la dificultad de las tareas, así que quienes más sufren son los estudiantes honestos
En la capacitación docente atacaban el viejo sistema centrado en exámenes como un anticuado modelo napoleónico, pero si duró tanto tiempo quizá era por alguna razón
Ahora parece aún más problemático que nadie pueda admitir que todos se equivocaron
Aun así, la capacidad de redactar y escribir artículos es realmente importante, y siento que muchos estudiantes se gradúan sin haber aprendido eso lo suficiente
En los programas de Computer Science en Países Bajos también faltaba entrenamiento de escritura, y seguido veía estudiantes cuyo nivel de inglés y neerlandés se quedaba casi en el de preparatoria
Yo mismo no aprendí a escribir bien hasta empezar el Ph.D., cuando mi asesor me corrigió con mucha dureza
A largo plazo, creo que la IA puede ser positiva para la educación al traer aprendizaje personalizado
También hay evaluaciones, como los exámenes orales o los exámenes escritos tradicionales, donde es difícil fingir conocimiento, y desde el lado del docente automatizar tareas de verificación también ayuda mucho
Había apenas una pequeña parte escrita de cosas como subnetting, y la mayor parte de la calificación salía de armar una red física real, probarla e irte
Antes de que entráramos, el maestro había saboteado a propósito tres puntos de la red, y nosotros teníamos que encontrar la causa y arreglarla en unos 20 minutos
Me impresionó en especial una travesura donde aflojó apenas un gran conector DIN, lo suficiente para que pareciera normal a simple vista
Usábamos tarjetas perforadas desde la preparatoria, y a veces tardaban 24 horas en devolver el resultado de compilación, así que uno pensaba el código a un nivel muy profundo
Por eso agarré el hábito de hacer desk check a mano hasta para programas de mil líneas, y eso entrenaba de forma natural a mejorar la legibilidad y la simplicidad para detectar errores tipográficos y lógicos
A veces incluso entregaba una versión corregida sabiendo que no iba a compilar, solo para sacar a la luz otros errores ocultos
En los exámenes había apenas 4 a 6 intentos, y había que lograr tanto una compilación limpia como una salida correcta
Ahora, más de 40 años después, el único ámbito donde sigo sintiendo una tensión parecida es el embedded code, y siento que muchas de esas habilidades de antes se perdieron dentro de una ilusión de productividad
Lo más divertido y gratificante de la universidad siempre fueron las tareas y proyectos
Solo me da pena que hoy sean mucho más vulnerables al fraude con IA
Recuerdo cuando antes había debate en clase de matemáticas sobre permitir calculadoras
Mientras la mayoría de las escuelas las prohibía, la nuestra hizo justo lo contrario: volvió obligatoria la calculadora para todos y rediseñó tareas y exámenes en torno a eso
En vez de respuestas enteras que podías sacar mentalmente, ponían problemas complejos donde solo se podía saber si estaba bien por el método de resolución, y también se permitía usar programas en TI-BASIC durante el examen
En vez de estudiar de memoria a última hora, yo mismo creaba programas de resolución para cada tipo de problema que podía salir, y en el proceso de enseñarle a la calculadora cómo aprobar el examen, yo también aprendía
Esa experiencia me llevó a estudiar Computer Science y a una carrera en software, y todavía les agradezco a los maestros que veían la tecnología nueva no como herramienta para hacer trampa sino como amplificador de potencial
Por eso me pregunto si, en lugar de concentrarse en bloquear y detectar IA, las escuelas deberían más bien diseñar tareas que requieran IA
Los estudiantes van a vivir y trabajar en un mundo donde la IA existe, así que deberían aprender a escribir prompts que no conduzcan a una sola respuesta, a verificar alucinaciones y a producir resultados mucho más complejos que antes
Repetir exactamente la misma educación de generaciones anteriores me parece, de hecho, perjudicial para los estudiantes de hoy
Lo que tú aprendiste al programar soluciones en la calculadora fue posible porque entendías suficientemente bien el método como para implementarlo tú mismo
En cambio, si dejas que la IA resuelva el problema, normalmente no aprendes nada, y como las preguntas de examen suelen estar bien estructuradas, muchas veces ni siquiera hace falta mucha ingeniería de prompts
Sí puedes usar IA para obtener contexto o conocimientos previos, pero en un examen ese enfoque no aporta valor educativo
Si de verdad quieres enseñar a usar IA, mejor habría que tener una clase aparte de IA
Una calculadora o una computadora usada se compra una vez, pero la IA probablemente implique un gasto continuo
Entonces lo único que va a pasar es que crezca más la brecha entre quienes tienen dinero y quienes no
La calculadora solo ejecuta la operación que le das, mientras que un LLM produce una salida basada en su propio juicio, y el usuario tiene que poder evaluar si ese juicio es correcto
Eso, al final, solo es posible con educación y experiencia previas
Por eso creo que los LLM no son un sustituto, sino más bien un amplificador para expertos, y primero hay que completar bien una formación sin LLM antes de aprender a usarlos
Una calculadora científica tenía un circuito interno claro y una estructura de propiedad clara; la pagabas y era tuya, y hasta podías programarla con un libro
Pero la IA depende de unas cuantas empresas de big tech, y el usuario casi no tiene control
Si luego aplican un esquema de bait-and-switch y suben los precios cuando ya todos dependan de eso, puede ser muy difícil negarse
Por eso ver la IA como una herramienta educativa parecida a una calculadora es casi comparar apples and oranges, y enseñarles IA gratis a los estudiantes al final solo fortalece la dependencia de big tech y suscripciones
Para un estudiante, sus padres parecen expertos que saben casi todo, pero a veces también pueden inventarse cosas, y el estudiante quizá no tenga el conocimiento base para distinguirlo. Con los LLM pasa algo parecido
Por eso, así como no dejarías que tus padres te escriban el ensayo, te hagan la tarea de arte o te soplen respuestas de geografía en un examen, tampoco creo que se pueda permitir IA sin límites
Antes yo evaluaba mis cursos con algo como 60–80% proyectos y 40–80% quizzes en línea
Ahora lo cambié a 50% proyectos y 50% quizzes presenciales, y estoy migrando hacia exámenes de lápiz y papel con una hoja de notas permitida
También me estoy moviendo cada vez más hacia un flujo de trabajo basado en papel, como imprimir artículos para leer y anotar en clase
Irónicamente, la burocracia lenta de la universidad y la infraestructura existente más bien ayudan a este cambio
Empiezo a pensar que un título universitario podría volver a ser una señal de capacidad real, no solo de habilidad para escribir prompts a una IA
Sobre todo cuando las tareas normales no están supervisadas, he visto muchas veces que la calidad del trabajo en equipo mejora mucho si la evaluación individual se hace en un entorno donde no se puede engañar
Siento que todos esos artículos dramáticos que difunden los medios muestran sobre todo el problema de instituciones flojas
Mis exámenes, incluidos los proyectos, son casi todos presenciales, y cuando entregan algo les hago explicar línea por línea su código en persona
Mi escuela todavía no ha podido cambiar mucho el sistema de exámenes, pero como doy grupos pequeños sí puedo hacer este tipo de verificación cara a cara
Me pregunto si de verdad hiciste los exámenes lo bastante difíciles como para que alguien que no aprendió nada saque menos de 20–40%
Si son de opción múltiple con cuatro respuestas, solo adivinar ya da un valor esperado de 25%
Una de las clases que llevo hace justo lo contrario: aunque soy de licenciatura, exige trabajo de nivel Ph.D. y además espera que usemos IA
Otras materias dicen que está bien usar IA siempre que lo declares, y otras más consideran usar IA directamente como hacer trampa
Decir que hay mucha diferencia entre políticas se queda corto: cada quien hace lo suyo y nadie parece saber cuál es la respuesta correcta
Personalmente, por ahora lo que más me ha enseñado es usar IA para intentar hacer cosas por encima de mi nivel; siento que aprendí más así que en un semestre entero de estudiar a presión
Yo enseño en dos universidades en Japón y también doy charlas sobre IA en otras escuelas, y tanto profesores como estudiantes parecen estar de acuerdo solo en que no hay consenso
Hacer que la gente produzca resultados complejos —texto, código, planes de negocio, música— siempre había sido útil para aprender y recordar, y además conectaba con la vida real después de graduarse
Pero la IA convirtió ese proceso de producción en un atajo, de modo que el estudiante puede entregar el resultado sin haber aprendido casi nada
Al mismo tiempo, también se volvió incierto cuánto valor directo seguirán teniendo en el futuro habilidades como escribir, programar o planear
Así, los supuestos sobre los que se construían los métodos de enseñanza se están cayendo, pero docentes, estudiantes y administración siguen atados a la forma antigua
La IA es demasiado nueva y avanza demasiado rápido como para hablar con confianza sobre la dirección correcta, pero yo creo que la educación tiene que cambiar de raíz, y que ese proceso no va a ser nada fácil
Cuando estás aprendiendo aritmética básica, la calculadora acorta el camino de aprendizaje y por eso es hacer trampa; en cálculo, en cambio, puede ser necesaria
Con la IA pasa igual: en algunas clases destruye el aprendizaje y en otras puede impulsarlo, así que una política según el contexto me parece totalmente razonable
Lo más probable es que todavía no tenga los conocimientos base que ese trabajo requiere, y que ni siquiera pueda juzgar por sí mismo qué parte de lo que está aprendiendo es correcta
Los niños en la escuela seguramente van a sentirse mucho más confundidos al recibir mensajes contradictorios de cada maestro
Algo que me parece interesante es que, cuando la gente escribe ensayos en Google Docs, se puede analizar bastante fácil el historial de vida del documento
Tengo entendido que queda registrado no solo el documento final, sino casi un log de eventos: qué se escribió, a qué velocidad, qué se pegó y qué se borró
Así que, en teoría, se podría reproducir el proceso de creación del documento y ver cómo fue escrito
Pero en la era de la IA, incluso si escribes en máquina de escribir, al final puede ser más eficiente que la IA haga primero un borrador y luego la persona solo lo transcriba
Si ya tienes un borrador perfecto desde el inicio y solo te dedicas a teclearlo, todo el propósito se viene abajo
Antes incluso había interfaces rarísimas para conectar una IBM Selectric como si fuera impresora, así que hasta el chiste de Typing as a Service deja de sonar tan absurdo
Apuesto a que a cualquier estudiante le tomaría menos de un día descubrir cómo hacer que un LLM manipule la pantalla, teclee el documento directamente y hasta genere rastros falsos de edición
Ese truco se va a difundir enseguida, y cada vez será más difícil juzgar algo solo con ese tipo de métricas
Alguna vez escuché de un caso en que un estudiante tomó el texto de otro alumno anterior, lo pegó, le hizo cambios mínimos para que pareciera un documento nuevo, pero no borró el historial de revisiones del .docx que entregó, y así fue como lo descubrieron
Pero ahora más bien me están dando ganas de restaurarlas y usarlas
No me sorprendería nada que apareciera un LLM entrenado con keylogger, capaz de imitar hasta la tasa de errores tipográficos de cada persona mientras actúa como teclado USB
No entiendo por qué la gente dice que hoy ya no se hacen exámenes presenciales y escritos a mano
Yo me gradué hace relativamente poco, y en toda mi formación solo tuve como una vez un take-home exam; todo lo demás fueron exámenes escritos presenciales con supervisión
Incluso ese único take-home era mucho más difícil que un examen normal, así que no se sentía más fácil
Después, los profesores tenían que o dejar pasar la trampa sin más, o inventar sin parar tipos de preguntas totalmente nuevas cada vez, y siento que con la llegada de la IA esa segunda opción prácticamente también murió
Muchas escuelas y universidades se movieron a sistemas en línea, y aun cuando volvieron a clases presenciales no abandonaron las estructuras que armaron entonces
Yo me gradué en 2020, así que no me tocó vivirlo todo directamente, pero por amigos docentes y por un hermano que terminó algunos años después, el cambio se ve enorme
Podías estudiar con anticipación sin la presión extrema y el aprendizaje comprimido del examen en salón, y aunque fueran más largos y más difíciles, al tener tiempo para entender conceptos que te faltaban sentía que aprendía más
Da tristeza que, como suele pasar con los humanos, terminemos arruinando para nosotros mismos algo beneficioso por optimizar mal
La máquina de escribir me parece demasiado extrema
Yo usaba AlphaSmart en la escuela porque mi letra era horrible, y creo que con una laptop sin internet basta
Leyendo estos comentarios, hasta me da la impresión de que las universidades de Estados Unidos se ven un poco ridículas
Yo presenté todos mis exámenes en persona, y la calificación era 100% examen
Se han graduado así millones de personas y a todos les ha ido bien, así que tampoco creo que los estudiantes hayan sufrido un daño especial
Reacciones en las respuestas como “¿no hay labs?” son las que me parecen raras
Puedes mantener labs y tareas, pero en vez de meterlos directo a la nota final, usarlos como un umbral para poder presentar examen, y ya está
No es que el modelo estadounidense sea maravilloso, sino que simplemente hay formas mejores de hacerlo y hay de quién aprender
Mandar a la economía egresados con un conjunto tan estrecho de habilidades sí me parece desafortunado
Salvo en una fábrica de títulos en línea, casi nunca he visto una universidad donde eso no exista en absoluto
Millones de personas aplican a ellas y muchísimos estudiantes extranjeros van a estudiar allá
A mí me pasa que con máquina de escribir no puedo pensar mientras escribo como con un procesador de texto
Probablemente tendría que hacer primero un borrador a mano, pero si luego teclear es solo pasar en limpio, eso ya no sería muy distinto de copiar un texto escrito por IA
Si de todos modos se va a escribir en un salón y el equipo lo va a poner la escuela, entonces un Chromebook bloqueado sería más barato y mejor para redactar
Si esa cultura desapareció, creo que estaría bien recuperarla
Cuando yo iba en la universidad, la calificación se decidía por completo en exámenes orales/discusiones con el profesor
Todo lo demás era solo como boleto de entrada para tener derecho a presentarlos
En una estructura así, ni siquiera me imagino bien cómo alguien intentaría hacer trampa, y aunque para los estudiantes de última hora era muy estresante, la conversación en sí casi siempre era excelente
Pero en cursos introductorios de licenciatura casi siempre hay cientos de alumnos, así que operativamente sería difícil
En cambio, para materias avanzadas de la carrera sí suena muy viable, y a mí también me habría gustado tener algo así