Los resultados de las pruebas PISA reabren el debate sobre cómo están aprendiendo los estudiantes. En un Space de Forbes Colombia, expertos plantearon que la educación debe preservar el esfuerzo necesario para aprender en un mundo donde la IA puede resolver cada vez más tareas.
Los resultados de las pruebas PISA volvieron a poner sobre la mesa una preocupación que trasciende a Colombia: los estudiantes están teniendo mayores dificultades para aprender justamente cuando la inteligencia artificial permite resolver en segundos tareas que hasta hace poco requerían horas de lectura, concentración y razonamiento.
Colombia permanece rezagada frente a los países de la OCDE, particularmente en matemáticas y lectura. Sin embargo, el deterioro no es exclusivamente colombiano y las tendencias descendentes en varias competencias comenzaron antes de la pandemia y de la popularización de herramientas como ChatGPT.
“Colombia no es especial, somos el promedio de la región”, dijo Freddy Vega, CEO y cofundador de Platzi, durante un Space organizado por Forbes Colombia para analizar los resultados de PISA y los desafíos que enfrenta la educación. La conversación fue conducida por Aldemar Moreno, editor general, y Narciso De la Hoz, coeditor de Economía.
La discusión, en la que también participaron Javier Mejía, profesor colombiano de Ciencia Política de la Universidad de Stanford, y Andrea Escobar, directora ejecutiva de Empresarios por la Educación, terminó planteando una pregunta más amplia: ¿qué significa aprender cuando una máquina puede producir muchas de las respuestas que antes debía elaborar un estudiante?
El esfuerzo de aprender
Vega llamó la atención sobre las dificultades que muestran los estudiantes en actividades que demandan mantener la atención y desarrollar un razonamiento durante un periodo prolongado.
En comprensión de lectura hay que seguir un texto, interpretarlo y relacionar información. En matemáticas, resolver un problema implica avanzar paso a paso y descomponerlo en problemas más pequeños. Son actividades que, en palabras de Vega, demandan cierto “malestar”.
Mejía llegó a una conclusión similar desde su experiencia como profesor universitario. “Mucho de lo que es el proceso de aprendizaje es, de cierta forma, un proceso de malestar”, señaló.
Y utilizó una comparación sencilla: el gimnasio. Si alguien va a entrenar y realiza una rutina que no exige esfuerzo, difícilmente conseguirá los resultados que busca. Con el aprendizaje ocurre algo parecido.
El problema aparece cuando la inteligencia artificial permite evitar precisamente ese esfuerzo. Un estudiante puede recibir como tarea escribir un ensayo y pedirle a ChatGPT que lo produzca a partir de unas pocas instrucciones. El resultado puede ser satisfactorio, pero el estudiante se habrá saltado buena parte del proceso que buscaba desarrollar la actividad.
“Las horas que tocaba sentarse a pensar cómo hacer el ensayo, cuáles iban a ser los puntos cruciales y cuál es la evidencia que iba a soportar esos puntos” forman parte, según Mejía, del proceso que permite aprender.
Cuando la IA hace el examen
La situación ya está obligando a universidades y colegios a reconsiderar sus sistemas de evaluación.
Un caso ilustrativo ocurrió en Brown University. Roberto Serrano, economista español y profesor de economía matemática, encontró resultados extraordinariamente altos en una evaluación que sus alumnos podían realizar fuera del salón. Cuando volvió a un examen presencial, el desempeño cayó drásticamente.
Para Mejía, la inteligencia artificial llegó prácticamente sin preparación al mundo universitario y rápidamente demostró ser especialmente eficaz resolviendo muchas de las actividades que durante años habían sido utilizadas para evaluar a los estudiantes.
Trabajos realizados en casa, ensayos y algunas actividades grupales pueden ahora completarse rápidamente con un modelo de IA.
Vega va todavía más lejos: considera que las tareas tradicionales y los exámenes realizados en línea han perdido buena parte de su utilidad como mecanismos para comprobar qué sabe realmente un estudiante. “No hay forma de que un examen impartido online no tenga un montón de trampa hecha con AI”, afirmó.
Eso podría devolver una parte importante del aprendizaje al salón de clase.
“Las escuelas van a ser como gimnasios”, sostuvo Vega. Serán espacios en los que una de las funciones será precisamente obligar al estudiante a realizar el esfuerzo intelectual que fuera del aula puede delegar fácilmente en una máquina.
No se trata de prohibir la IA
Eso no significa sacar la inteligencia artificial de la educación. Vega considera prácticamente imposible prohibir su utilización fuera del aula. El desafío consiste en decidir cuándo un estudiante debe utilizarla y cuándo necesita desarrollar determinadas capacidades por sí mismo.
La calculadora ofrece un precedente. Aunque existe desde hace décadas, los niños continúan aprendiendo primero a sumar, restar, multiplicar y dividir sin depender de ella. Una vez dominados esos conocimientos, la calculadora permite realizar operaciones con mayor rapidez.
Con la inteligencia artificial, sin embargo, el desafío es mayor: ya no se está delegando solamente un cálculo. “Ahora podemos delegarle pensar a una máquina”, dijo Vega.
La cuestión pasa entonces por determinar qué conocimientos y capacidades debe dominar una persona antes de comenzar a delegar determinadas tareas.
El piloto automático
La aviación ofrece otra comparación. Los aviones modernos dependen cada vez más de la tecnología y la automatización. Durante buena parte de un vuelo, diferentes sistemas ejecutan tareas que anteriormente requerían una intervención mucho mayor de los pilotos.
Eso no ha eliminado al piloto. La tripulación sigue teniendo que entender qué está haciendo el avión, supervisar los sistemas y estar preparada para tomar los controles cuando la automatización no responde como debería.
Vega considera que algo similar ocurre con la inteligencia artificial en el trabajo. La tecnología no necesariamente automatiza profesiones completas, sino tareas dentro de ellas. Incluso en actividades altamente expuestas, como el desarrollo de software, todavía existen partes del trabajo que requieren intervención humana.
La educación enfrenta una disyuntiva semejante: enseñar a utilizar el “piloto automático” sin formar personas incapaces de desenvolverse cuando no pueden recurrir a él.
Un sistema que también tiene que aprender
Para Andrea Escobar, el desafío colombiano va mucho más allá de la inteligencia artificial.
El país mantiene importantes brechas asociadas al origen socioeconómico de los estudiantes y enfrenta un sistema que, en algunos aspectos, se mueve mucho más lentamente que los cambios tecnológicos y sociales.
“Los estudiantes van más rápido que los marcos pedagógicos y la actualización que hace el sistema”, afirmó.
Escobar señaló que Colombia lleva alrededor de dos décadas sin revisar profundamente algunos de sus estándares educativos y recordó que la última transformación importante de Saber 11 ocurrió en 2014.
Su propuesta es avanzar hacia “un sistema educativo que aprenda”: utilizar la información disponible para corregir políticas que no funcionan, evaluar continuamente los resultados y dar mejores herramientas a los profesores.
La discusión sobre inteligencia artificial forma parte de ese proceso. Los profesores también necesitan aprender a utilizarla y entender sus posibilidades y limitaciones. Para Escobar, la pregunta no debería ser simplemente si los docentes están preparados, sino qué están haciendo el Estado, las secretarías de Educación y las propias instituciones para acompañarlos.
Aprender a tomar los controles
La inteligencia artificial difícilmente desaparecerá del salón de clase y mucho menos de la vida profesional que encontrarán los estudiantes cuando terminen sus estudios.
La pregunta, por tanto, no parece ser si deben utilizarla. El desafío será determinar cuándo utilizarla, para qué y qué conocimientos deben adquirirse antes de comenzar a delegar tareas.
La metáfora del gimnasio resume parte del problema. En una época en la que una máquina puede evitar buena parte del esfuerzo necesario para producir una respuesta, la escuela tendrá que preservar espacios donde leer, calcular, escribir, argumentar y resolver problemas continúen exigiendo esfuerzo.
Por otra parte, el piloto automático permite hacer más eficiente y segura la operación de un avión, pero el piloto sigue necesitando conocimientos suficientes para supervisarlo y tomar los controles.
Con la inteligencia artificial puede ocurrir algo parecido: el objetivo de la educación no debería ser competir con las máquinas ni ignorarlas, sino formar personas capaces de aprovecharlas sin delegarles también la capacidad de entender, cuestionar y decidir.
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