La revolución tecnológica de la inteligencia artificial está
transformando radicalmente el panorama educativo. Más allá del conocido ChatGPT, otros modelos avanzados están redefiniendo lo que es posible lograr con simples instrucciones textuales (o prompts).
Se trata de una revolución protagonizada, por ejemplo, por Claude 3.7 Sonnet,
de Anthropic, y su capacidad de generar código, resolver problemas
matemáticos y diseñar videojuegos básicos con una sola indicación, o Grok 3
de la empresa xAI, liderada por el magnate Elon Musk y desarrollada en
apenas un año, que puede mantener conversaciones prácticamente
indistinguibles de las humanas y lidera el ranking de modelos grandes de lenguaje en el momento de la escritura de este artículo.
Mientras tanto, funcionalidades como DeepResearch, de Gemini (modelo de inteligencia artificial de Google), o Perplexity
pueden elaborar informes exhaustivos sobre cualquier tema en cuestión
de minutos. En este caso, la tecnología opera de forma autónoma de una
manera algo diferente a los modelos mencionados más arriba.
La transformación en el procesamiento del conocimiento humano
Estas herramientas no son simples asistentes: representan una
transformación fundamental en el acceso y procesamiento del conocimiento
humano. Y aunque de momento existe una barrera cultural para el uso
generalizado de estas herramientas, las generaciones más jóvenes las
conocen ampliamente, por lo que mirar hacia un lado o prohibir su uso no
parece la opción más sensata.
Y menos aún si tenemos en cuenta que la predicción de Anthropic, la
compañía que ha diseñado el asistente de IA Claude, de que en 2027 estas
herramientas pasarán de ser meros asistentes a colaboradores y a
liderar grupos de investigación en 2030.
Desafíos inmediatos
Esta nueva realidad plantea desafíos inmediatos para la educación
superior. Los estudiantes familiarizados con estos modelos pueden
emplearlos para completar todo tipo de tareas académicas, desde
ejercicios básicos hasta la redacción de ensayos complejos.
Un trabajo final de grado, que tradicionalmente requeriría meses de
investigación y redacción, referencias perfectamente escritas y
certeras, y análisis de datos complejos, puede ser generado en pocas
horas mediante agentes de inteligencia artificial como Thesis con mínima supervisión por parte del estudiante.
Los modelos de inteligencia artificial mencionados también funcionan
como alternativas a los libros de texto o incluso a la asistencia a
clases, sintetizando conocimientos y explicando conceptos complejos de
forma personalizada.
La evaluación cuestionada
Los métodos tradicionales de evaluación de tareas quedan cuestionados
cuando un algoritmo puede producir respuestas académicamente sólidas
sin comprensión real de la materia por parte del alumno, que se
limitaría, en el peor de los casos, a copiar y pegar una redacción
escrita por inteligencia artificial, indistinguible de la realizada por
el ser humano. Y si no, prueben a pedir al asistente Claude que escriba
una redacción con cuatro faltas ortográficas, pobre coherencia y escrita
como una persona de 17 años.
En las universidades se intenta contrarrestar esta tendencia
comprobando por otros medios, como la defensa oral, que el estudiante no
se ha limitado a copiar y pegar en detrimento de la evaluación escrita,
pero lo cierto es que los trabajos de fin de grado van quedando en
entredicho como método para demostrar los conocimientos del alumnado.
Sin embargo, el problema subyacente no surge con la inteligencia
artificial, sino que se arraiga en deficiencias educativas presentes
desde la infancia y con las razones por las que los universitarios
deciden recurrir a la inteligencia artificial de manera que puede
suponer aprender menos o peor. Un sistema educativo que raramente
atiende las particularidades de cada estudiante provoca a menudo desmotivación y desconexión.
Atajos estudiantiles
Un alumno que no encuentra sentido en lo que aprende naturalmente
buscará atajos para superar evaluaciones sin preocuparse por el
aprendizaje real. La verdadera causa no es la tecnología, sino un
sistema que ha fallado en cultivar la pasión por el conocimiento.
La personalización educativa emerge como necesidad urgente: cada
estudiante necesita encontrar significado y propósito en su formación.
El desafío fundamental consiste por tanto en transmitir valores que
vinculen la adquisición de conocimientos con el desarrollo personal y
profesional, demostrando que aprender transforma positivamente la vida,
más allá de calificaciones y títulos. Que el estudiante admire a un
científico o a un filósofo tal como ahora se admira a un influencer o un futbolista.
La solución no radica en restricciones tecnológicas, sino en una
transformación educativa profunda y en que los modelos de lenguaje sean
recursos complementarios, igual que usamos buscadores o enciclopedias.
La inteligencia artificial bien utilizada sí puede servir para aprender
más, pero requiere de una responsabilidad mayor y de mayor madurez por
parte del estudiantado.
Adaptar la educación a las nuevas realidades
El problema nunca ha sido la herramienta –ya sea una calculadora,
internet o ahora la inteligencia artificial–, sino nuestra resistencia a
adaptar la educación a nuevas realidades ENLACE. Las
trampas académicas han existido siempre, desde copiar en exámenes hasta
contratar a terceros para realizar trabajos. La diferencia actual es la
democratización y eficiencia de estos atajos.
La verdadera respuesta debe enfocarse en desarrollar habilidades que
la IA no puede replicar: pensamiento crítico, creatividad, colaboración y
aprendizaje adaptativo. Las universidades deben reinventarse como
espacios de aplicación práctica del conocimiento, donde la evaluación se
base en una supervisión continua del aprendizaje, no solo en resultados
finales.
Los educadores necesitan convertirse, por tanto, en guías que
estimulen la curiosidad y el cuestionamiento a través de una relación
más cercana con el alumno, en lugar de ser meros transmisores de
información, ahora fácilmente accesible.
Oportunidad para la evolución educativa
En definitiva, la proliferación de modelos avanzados de lenguaje no
representa el final de la educación tradicional, sino una oportunidad
para su obligatoria evolución. Estas tecnologías pueden liberar tiempo
para profundizar en aspectos verdaderamente formativos, permitiendo que
educadores y estudiantes se concentren en construir habilidades
genuinamente humanas.
El futuro educativo depende de reorientar nuestros objetivos
pedagógicos hacia competencias que trasciendan la mera acumulación de
datos. La universidad del mañana deberá ser un espacio donde la
tecnología amplíe, no reemplace, el potencial humano; donde el
conocimiento se transforme en sabiduría mediante experiencias
significativas y donde cada estudiante encuentre su propio camino hacia
la excelencia, utilizando todas las herramientas disponibles –incluyendo
la IA– como medios para su desarrollo integral, no como atajos hacia
una titulación vacía de significado real.
- Reseña: La
inteligencia artificial llegó para quedarse, es bien sabido que hoy día
existen muchas herramientas que se manejan mediante la IA, estas son
empleadas por estudiantes desde el nivel de colegio hasta un nivel
universitario; trabajos que antes requerían de días o hasta semanas
desarrollar en lo que se investigaba, redactaba, etc... en la actualidad
se pueden realizar en cuestión de horas gracias al implemento de estas
nuevas herramientas; claro, como todo tiene sus ventajas y desventajas,
el uso excesivo de las mimas puede afectar de forma negativa a los
estudiantes, generando dependencias y reduciendo sus capacidades
académicas. Las instituciones deben crear conciencia sobre su uso, estas
herramientas existen y llegaron para quedarse, lo correcto es usarlas
como una ayuda para la formación de los futuros profesionales y no como
un atajo para lograr sus objetivos.
- Fuente:https://theconversation.com/como-sera-la-educacion-universitaria-en-la-era-de-la-inteligencia-artificial-253448
- Fecha de consulta: 24 de abril de 2025 | Fecha de publicación: 13 de abril de 2025
