¿Qué viene después del Apocalipsis de las Tareas?

Ethan Mollick — Traducido mediante IA por Diego F. Craig

30 de agosto de 2024 Aug 30, 2024

El verano pasado escribí sobre el Apocalipsis de los deberes, la realidad que se avecina y en la que la IA podría completar la mayoría de las tareas tradicionales, volviéndolas ineficaces como herramientas de aprendizaje y medidas de evaluación. Mi profecía se ha cumplido y la IA ahora puede aprobar la mayoría de los exámenes. Sin embargo, como resultado, es sorprendente que poco haya cambiado, incluso cuando el uso de la IA se volvió casi universal entre los estudiantes.

Hace ocho meses, una encuesta representativa en Estados Unidos reveló que el 82% de los estudiantes universitarios y el 72% de los estudiantes de primaria y secundaria habían utilizado la IA en la escuela. Se trata de una adopción extraordinariamente rápida. De los estudiantes que utilizan la IA, el 56% la utiliza para obtener ayuda con las tareas escritas y el 45% para completar otros tipos de tareas escolares. La encuesta también encontró muchos usos positivos de la IA, a los que volveremos, pero, por ahora, centrémonos en la cuestión de la asistencia de la IA con las tareas escolares. Los estudiantes no siempre consideran que recibir ayuda de la IA sea hacer trampa (simplemente están obteniendo respuestas a algún problema complicado o una parte desafiante de un ensayo), pero muchos profesores sí lo hacen.

Para ser claros, la IA no es la causa principal de las trampas. Las trampas ocurren porque el trabajo escolar es difícil y hay mucho en juego. Y el trabajo escolar es difícil y hay mucho en juego porque aprender no siempre es divertido y a menudo se requieren formas de motivación extrínseca, como las calificaciones, para que las personas aprendan. Las personas son exquisitamente buenas para descubrir formas de evitar cosas que no les gusta hacer y, como muestra un nuevo e importante análisis , a la mayoría de las personas no les gusta el esfuerzo mental. Por lo tanto, delegan parte de ese esfuerzo a la IA. En general, estoy a favor de delegar tareas a la IA (el tema de mi nueva clase en MasterClass ), pero la educación es diferente: el esfuerzo es lo importante.

Según este nuevo artículo , a medida que las tareas mentales se vuelven más difíciles, tendemos a sentirnos peor.

Este no es un problema nuevo. Uno de los primeros usos de cualquier nueva tecnología siempre ha sido obtener ayuda con los deberes. Un estudio de miles de estudiantes de Rutgers descubrió que cuando hicieron los deberes en 2008, mejoraron las calificaciones de los exámenes para el 86 % de ellos (¡verán, los deberes realmente ayudan!), pero los deberes solo ayudaron al 45 % de los estudiantes en 2017. ¿Por qué? El auge de Internet. En 2017, la mayoría de los estudiantes copiaban las respuestas de Internet, en lugar de hacer el trabajo ellos mismos.

El apocalipsis de las tareas ya ha ocurrido y puede que incluso haya ocurrido antes de la aparición de la IA generativa. ¿Por qué hay más gente que no ve esto como una emergencia? Creo que tiene que ver con dos ilusiones.

Las ilusiones

La primera ilusión es la de la detección: los docentes creen que todavía pueden detectar fácilmente el uso de la IA y, por lo tanto, pueden evitar que se utilice en las tareas escolares. Esta ilusión de detección lleva a los educadores a confiar en métodos de evaluación obsoletos, creyendo que pueden detectar fácilmente el trabajo generado por la IA cuando, en realidad, la tecnología ha superado con creces nuestra capacidad para identificarla de manera sistemática:

• Ningún detector de IA especializado puede detectar la escritura de IA con alta precisión y sin el riesgo de falsos positivos , especialmente después de varias rondas de indicaciones. Ni siquiera las marcas de agua ayudarán mucho .
• La gente no puede detectar bien la escritura de la IA. Los editores de las principales revistas de lingüística no podían . Los profesores no podían (aunque creían que podían: la ilusión de nuevo) . Si bien la escritura de la IA simple puede ser detectable (¿alguien se atreve a decir “profundizar”?), hay muchas formas de disfrazar los estilos de “escritura de la IA” mediante indicaciones simples. De hecho, los lectores juzgan que la escritura de la IA bien guiada es más humana que la escritura humana .
• No se puede pedir a una IA que detecte la escritura de una IA (aunque la gente siga intentándolo). Cuando se le pregunta si algo escrito por un humano fue escrito por una IA, GPT-4 se equivoca el 95 % de las veces.

Todavía hay opciones que conservan las tareas antiguas. Los profesores pueden volver a la redacción en clase, pedir a los alumnos que demuestren sus habilidades en persona u otras técnicas que podrían mitigar las trampas de la IA mediante un seguimiento minucioso. Pero, para la gran mayoría de los profesores, hacerlo requiere ajustes y cambios que aún no se han realizado. Hasta la fecha, pocos han reaccionado realmente a la ruptura de la ilusión de la detección por IA modificando su forma de abordar la enseñanza y la evaluación.

Mientras los profesores se enfrentan a la ilusión de detección, los estudiantes se enfrentan a su propia idea errónea: el conocimiento ilusorio. En realidad, no se dan cuenta de que recibir ayuda con los deberes está socavando su aprendizaje. Después de todo, están recibiendo consejos y respuestas de la IA que los ayudan a resolver problemas, lo que se siente como fluidez. Como escribieron los autores del estudio en Rutgers: “No hay razón para creer que los estudiantes sean conscientes de que su estrategia para los deberes reduce su puntuación en los exámenes… llegan a la conclusión de sentido común de que cualquier estrategia de estudio que aumente su puntuación en los exámenes de deberes también aumenta su puntuación en los exámenes”.

Parece que ocurre lo mismo con la IA, como descubrió un estudio realizado por algunos de mis colegas de Penn. Realizaron un experimento en una escuela secundaria de Turquía en el que se dio acceso a algunos estudiantes a GPT-4 para ayudarlos con la tarea, ya sea a través de la interfaz estándar de ChatGPT (sin ingeniería de indicaciones) o usando ChatGPT con una indicación del tutor. Las calificaciones de los estudiantes en la tarea se dispararon, pero el uso de ChatGPT estándar sin indicaciones para ayudar con la tarea socavó el aprendizaje al actuar como una muleta. Aunque los estudiantes pensaron que aprendieron mucho con el uso de ChatGPT, en realidad aprendieron menos: obtuvieron un 17 % menos de calificaciones en su examen final.

A pesar de esto, la encuesta que cité antes encontró que el 59% de los profesores ven la IA como algo positivo para el aprendizaje, y no creo que estén equivocados. Si bien el uso de la IA como una muleta puede perjudicar el aprendizaje, un uso más cuidadoso de la IA es diferente. Podemos ver signos de esto en el estudio de Turquía, que encontró que dar a los estudiantes una GPT con un aviso básico del tutor para ChatGPT, en lugar de hacer que usen ChatGPT por su cuenta, mejoró las calificaciones de las tareas sin bajar las calificaciones del examen final. Además, un estudio realizado en una clase masiva de programación en Stanford encontró que el uso de ChatGPT condujo a un aumento, no a una disminución, de las calificaciones de los exámenes.

Y, por supuesto, los estudiantes no utilizan la IA solo para hacer sus tareas. También reciben ayuda para comprender temas complejos, intercambiar ideas, refrescar sus conocimientos, crear nuevas formas de trabajo creativo, recibir retroalimentación, recibir consejos y mucho más. Centrarnos solo en la cuestión de las tareas y las ilusiones que fomenta puede desanimarnos a avanzar.

Pensar de forma alentadora, no sustitutiva

Para lograrlo, necesitamos que los docentes se centren en el proceso de uso de la IA, en lugar de dejar que la IA se encargue únicamente de los estudiantes (o de aquellos que sueñan con reemplazar a los docentes por completo). Sabemos que casi tres cuartas partes de los docentes ya utilizan la IA en el trabajo, pero recién comenzamos a aprender las formas más efectivas en que los docentes pueden utilizarla. Un estudio cualitativo reciente sobre docentes concluyó que los docentes que utilizaban la IA tanto para generar resultados (crear una hoja de trabajo, desarrollar un cuestionario) como para ayudar con los aportes (ayúdenme a pensar en qué hace que una novela estadounidense sea genial, denme formas de explicar los números positivos y negativos) obtienen más valor que si utilizan la IA solo para generar resultados. Esto indica un camino útil para avanzar en la IA en la educación, utilizándola como co-inteligencia y herramienta para ayudar a los humanos a pensar mejor.

Cada vez más, la IA se utiliza de la misma manera para los estudiantes, impulsándolos a pensar, en lugar de usar la IA como una muleta. Por ejemplo, hemos publicado múltiples indicaciones, todas bajo una licencia Creative Commons gratuita, que los instructores pueden personalizar o modificar para sus aulas (aquí hay un análisis profundo de una de ellas: una indicación de simulador) . Este tipo de indicaciones están diseñadas para exponer el conocimiento ilusorio, obligando a los estudiantes a confrontar lo que saben y lo que no saben. Muchos otros educadores están diseñando ejercicios similares. Al hacerlo, podemos aprovechar lo que hace que la IA sea tan prometedora para la enseñanza: su capacidad para producir experiencias de aprendizaje personalizadas que se adapten a los estudiantes donde estén y que sean ampliamente accesibles de maneras que las formas anteriores de tecnología educativa nunca lo fueron.

Ejemplos de indicaciones para pensar en el artículo

La integración de la IA en la educación no es una posibilidad futura, sino nuestra realidad actual. Este cambio exige algo más que una aceptación pasiva o una resistencia inútil. Requiere una reimaginación fundamental de cómo enseñamos, aprendemos y evaluamos el conocimiento. A medida que la IA se convierte en una parte integral del panorama educativo, nuestro enfoque debe evolucionar. El objetivo no es ser más astutos que la IA o fingir que no existe, sino aprovechar su potencial para mejorar la educación y mitigar al mismo tiempo sus efectos negativos. La pregunta ahora no es si la IA cambiará la educación, sino cómo daremos forma a ese cambio para crear un entorno de aprendizaje más eficaz, equitativo y atractivo para todos.