¿Estamos enfocando mal nuestras preocupaciones sobre la IA en la educación?

Las universidades estadounidenses se encuentran iniciando un nuevo año académico en medio de una crisis persistente que se desató hace cuatro años con la llegada de herramientas de inteligencia artificial generativa. Este semestre ha visto un aumento notable en la venta de libros de examen, con un incremento cercano al 40%, mientras los profesores retoman los exámenes a mano y cronometrados. Instituciones como la Universidad de Chicago han prohibido el uso de IA en los cursos de ciencias sociales, y la facultad de derecho de Berkeley ha impuesto una prohibición total en trabajos que se entreguen para obtener crédito. Cornell, por su parte, recientemente concluyó una iniciativa denominada "desconexión", que instaba a estudiantes y facultades a dejar a un lado sus dispositivos digitales.

Sin embargo, hay voces que abogan por la integración de la IA en la educación. El decano de Harvard College, David Deming, hizo un llamado a aceptar e incluso fomentar el uso de IA en las tareas fuera del aula. De manera similar, la presidenta de Dartmouth, Sian Leah Beilock, advirtió que las universidades podrían "condenarse a la irrelevancia" si no adoptan la tecnología de IA. Esta disyuntiva ha generado una sensación de confusión y crisis que trasciende las aulas.

Recientemente, el CEO de Anthropic, Dario Amodei, publicó un ensayo instando a las empresas de IA a desacelerar sus desarrollos, tras la renuncia de uno de sus investigadores que alertó sobre el potencial peligro de la tecnología que están construyendo. Algunos ven estas advertencias como una alarma genuina, mientras que otros sugieren que podrían ser estrategias de marketing.

La discusión no solo abarca el uso de la IA, sino también la confianza entre estudiantes e instructores. Deming argumenta que tratar de controlar el uso de IA daña esta relación y que las prohibiciones totales son prácticamente imposibles de hacer cumplir. Propuso un enfoque “barbell”, donde se motive el uso de la IA para enriquecer el aprendizaje y se “fortalezcan” las evaluaciones para mostrar un verdadero dominio del contenido.

La filósofa Anastasia Berg critica esta propuesta, señalando que el enfoque de Deming se dirige principalmente a las humanidades, sugiriendo que no hay uso de IA que pueda profundizar el aprendizaje de textos clásicos en comparación con la experiencia directa de esos trabajos.

Ambas posturas abordan la cuestión de la IA en el aula, pero no se plantean la pregunta más crítica: ¿qué estamos midiendo cuando evaluamos el trabajo de los estudiantes? John Taylor Gatto, crítico de la educación, sostiene que el modelo industrial de las aulas ha reemplazado el modelo de mentoría en el aprendizaje. La evaluación ha venido a estar definida por insumos como horas de crédito y tiempo en la silla, mientras que los estándares de salida incluyen la habilidad de responder correctamente a preguntas de opción múltiple.

La historia de los esfuerzos por medir el aprendizaje en la universidad está llena de intentos fallidos. Desde un grupo de estudio federal en 1984 hasta la Comisión Spellings y la Evaluación del Aprendizaje Universitario, ningún intento ha perdurado. Paradójicamente, mientras el GPA promedio en las universidades ha aumentado de aproximadamente 2.7 en los años 80 a 3.15 hoy en día, las medidas nacionales como el ACT han estado en declive, una discrepancia que no se debe a la IA, ya que nuestras herramientas para medir el aprendizaje ya estaban descompuestas.

La lucha sobre el rol de la IA en la educación superior se desarrolla en un contexto de preguntas fundamentales. El Comité Ad Hoc de MIT sobre el Uso de IA en la Enseñanza, el Aprendizaje y la Formación en Investigación publicó un informe en el verano de 2026 que aborda cuestiones más amplias, sugiriendo que los educadores deben comenzar definiendo el propósito de la experiencia de aprendizaje. Desde ahí, las asignaciones y evaluaciones deberían diseñarse para medir esos resultados, utilizando la IA cuando sea útil.

Christine Nowik, profesora de inglés en Harrisburg Area Community College, aboga de manera similar por un cambio de paradigma, pidiendo a los educadores que se centren menos en la detección y el cumplimiento de la IA, y más en lo que realmente desean que los estudiantes aprendan.

Reflexiones de académicos de diversas posturas sugieren un creciente consenso: la llegada de la IA podría ser una oportunidad para replantear el valor del aprendizaje en el contexto actual. La conexión entre elegir una carrera y asegurar un empleo seguro se ha vuelto cada vez más incierta.

El debate sobre si las políticas de IA son demasiado permisivas o restrictivas distrae de la cuestión más compleja y crucial: cuatro años después de la llegada de la IA, ¿qué debe saber una persona educada y cómo podemos verificar que los estudiantes realmente han aprendido? Sin una respuesta clara a esta pregunta, las discusiones sobre lápices azules, dispositivos digitales y detectores de IA son meras escaramuzas en la crisis real que enfrenta la educación.

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