La inteligencia artificial ya está dentro de la universidad. Y no solo porque los estudiantes utilicen ChatGPT para hacer trabajos, resolver dudas o estudiar. También los profesores están incorporando estas herramientas para preparar clases, crear materiales, investigar o plantear nuevas formas de aprendizaje.
La cuestión, por tanto, ya no es si debemos permitir o prohibir la inteligencia artificial en las aulas. El verdadero reto es otro: ¿cómo enseñamos y evaluamos a un estudiante que tiene a su alcance una herramienta capaz de responder preguntas, resumir textos, resolver problemas o generar un trabajo completo en cuestión de segundos?
De todo ello hablamos en una nueva entrega de mi sección sobre inteligencia artificial en Hoy por Hoy La Vall d’Albaida, junto a María José Canet Subiela, profesora del Departamento de Electrónica de la Universitat Politècnica de València (UPV), jefa de estudios y subdirectora de Innovación y Mejora Educativa del Campus de Gandia.
La IA obliga a cambiar la forma de dar clase
Durante muchos años, buena parte de la enseñanza universitaria se ha basado en un modelo bastante sencillo: el profesor tiene el conocimiento, lo explica y el alumno lo aprende.
La inteligencia artificial pone en cuestión ese modelo.
Hoy un estudiante puede preguntar directamente a una IA sobre prácticamente cualquier concepto, pedirle que se lo explique de otra manera, solicitar ejemplos, resumir un documento o utilizarla como apoyo para estudiar.
Esto hace que el papel del profesor también tenga que evolucionar.
El docente deja de ser únicamente quien transmite información para convertirse cada vez más en guía, mentor y acompañante del aprendizaje. Su valor no está solamente en proporcionar contenidos, sino en ayudar al estudiante a comprenderlos, cuestionarlos, relacionarlos y utilizarlos para generar propuestas de valor que le servirán en su futuro profesional.
Y ahí aparece una palabra fundamental: criterio.
Porque tener acceso a una respuesta no significa necesariamente haber aprendido.
Si la IA puede hacer el trabajo, ¿cómo evaluamos al alumno?
Este es probablemente uno de los grandes debates que la inteligencia artificial ha abierto dentro de la universidad.
Un estudiante puede utilizar IA para redactar un trabajo, resolver determinados ejercicios o generar una respuesta aparentemente perfecta. Además, detectar posteriormente si un texto ha sido creado con inteligencia artificial no siempre resulta sencillo.
Por eso, algunas formas de evaluación también están cambiando.
Una de las tendencias que comentamos durante la entrevista es dar más importancia a las presentaciones y defensas orales de los trabajos.
Si has realizado un proyecto, debes ser capaz de explicar qué has hecho, justificar tus decisiones, responder preguntas y demostrar que comprendes aquello que estás presentando.
Esto permite comprobar mejor si realmente existe aprendizaje y, además, desarrolla otra competencia importantísima para el futuro profesional: la capacidad de comunicar y defender nuestras ideas.
Quizá la pregunta ya no debería ser simplemente si un alumno ha utilizado inteligencia artificial, sino cómo la ha utilizado y qué ha sido capaz de hacer con ella.
Aprender a desconfiar también forma parte del aprendizaje
Hay otra cuestión fundamental: la inteligencia artificial se equivoca.
Los modelos pueden proporcionar información incorrecta e incluso inventar datos, referencias o respuestas que parecen completamente creíbles. Es lo que conocemos como alucinaciones de la IA.
Por eso, una de las competencias que tendremos que trabajar cada vez más con los estudiantes será la capacidad de contrastar la información.
No basta con preguntarle algo a una IA y copiar su respuesta. Hay que comprobar fuentes, comparar resultados y preguntarse: ¿esto que me está diciendo es realmente cierto?
En la UPV, por ejemplo, se trabaja en la formación del profesorado para incorporar la inteligencia artificial desde una perspectiva pedagógica. Una de las posibilidades es plantear actividades en las que los alumnos comparen las respuestas ofrecidas por diferentes herramientas de IA y posteriormente contrasten la información con otras fuentes.
Porque existe una diferencia importante entre profesores y estudiantes: el profesor ya posee conocimientos sobre la materia que le permiten detectar más fácilmente cuándo una respuesta no tiene sentido. El estudiante todavía está aprendiendo esos conocimientos.
Y precisamente por eso necesita acompañamiento.
Dos maneras muy diferentes de utilizar la IA para estudiar
Durante la conversación surgió una distinción especialmente interesante entre dos perfiles de estudiantes.
Por una parte está el estudiante de aprendizaje superficial, cuyo objetivo principal es memorizar determinados contenidos, superar el examen y seguir adelante.
Y, por otra, el estudiante de aprendizaje profundo, que quiere comprender realmente la materia.
Para este segundo perfil, la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta potentísima.
Puede preguntar tantas veces como necesite, pedir otra explicación si no ha entendido algo, solicitar ejemplos, profundizar en determinados conceptos o mantener una conversación sobre aquello que está estudiando.
En cierto modo, puede disponer de una especie de tutor con el que conversar en cualquier momento.
Pero volvemos al mismo problema: ese tutor puede equivocarse.
Agentes de IA como tutores disponibles las 24 horas
Una de las posibilidades más interesantes que se están explorando consiste precisamente en reducir ese riesgo creando agentes de inteligencia artificial alimentados con contenido experto y previamente seleccionado.
En lugar de dejar al estudiante ante una IA generalista que puede responder utilizando información muy diversa, estos sistemas pueden trabajar sobre materiales, documentación y conocimientos específicos de una asignatura.
Así, el estudiante puede disponer de una especie de tutor virtual disponible las 24 horas, pero dentro de un entorno mucho más controlado.
No se trata de sustituir al profesor, sino de ampliar las posibilidades de acompañamiento al estudiante.
La universidad que viene no puede ser igual que la que teníamos
La llegada de la inteligencia artificial plantea problemas evidentes: cómo evaluar, cómo evitar que el alumno delegue todo el trabajo, cómo garantizar que aprende o cómo enseñarle a distinguir una respuesta correcta de una respuesta que simplemente parece correcta.
Pero también abre una oportunidad enorme.
Quizá nos obligue a replantearnos algunas cosas que llevamos haciendo de la misma manera durante demasiado tiempo.
A poner menos énfasis en memorizar información que tenemos disponible en segundos y más en comprender, razonar, cuestionar, comunicar y crear.
Y, sobre todo, a colocar realmente al estudiante en el centro del proceso educativo.
La inteligencia artificial ya está en las universidades. Ahora el verdadero reto no consiste en aprender a utilizarla, sino en conseguir que profesores y estudiantes sepamos utilizarla sin renunciar a algo que ninguna herramienta debería hacer por nosotros: pensar.
Clara Soler, experta en Inteligencia artificial y formadora.
