“Saquen una hoja”: por el uso de la IA, cada vez más docentes vuelven al examen escrito

Los relatos se repiten en las salas de profesores y en la conversación en las redes sociales: cada vez más docentes se encuentran con que los estudiantes les entregan trabajos prácticos, ensayos y parciales domiciliarios hechos íntegramente por ChatGPT o alguna otra herramienta de IA generativa. Algunos simulan no darse cuenta, otros están cambiando sus formas de evaluar. Y en ese proceso, volvió con fuerza a las aulas un viejo conocido: el examen escrito a mano, que solía comenzar con el clásico “saquen una hoja”.

La tendencia se observa en escuelas secundarias y en carreras terciarias y universitarias. Para muchos docentes, la vuelta al examen escrito se volvió la única forma de garantizar que quien responde es el estudiante, poniendo en juego sus conocimientos y sus habilidades cognitivas –y no copiando y pegando la respuesta del chat a la consigna–. A diferencia de tecnologías anteriores, como la calculadora o internet, la IA generativa permite delegar la tarea misma de escribir. Y escribir es pensar, como tituló hace unas semanas un editorial de la revista Nature.

Pero las aguas están divididas. Y hay docentes y especialistas que ven en el examen tradicional una situación –paradójicamente– artificial, que no suele reproducirse fuera de la escuela y la universidad: ¿en qué otro contexto una persona debe escribir a mano un texto en el que despliegue sus conocimientos sin asomarse a internet? Los estudiantes usarán la IA en la vida real, argumentan. Y plantean, en consecuencia, la necesidad de buscar otras formas de evaluar que incorporen el uso de la IA en el proceso.

Anabella Díaz es profesora de Lengua y Literatura, especialista en alfabetización y formadora de docentes. Hace poco les mandó a sus estudiantes –futuros docentes– una consigna que requería analizar en sus casas un video a partir de una guía de preguntas. “Solo dos alumnas hicieron el trabajo por sí mismas. El resto recurrió a la IA: copiaron la consigna, recibieron una respuesta y la entregaron tal cual”, cuenta Díaz a Infobae.

Ella decidió entonces complementar la entrega con una defensa oral. Pero esa alternativa no siempre es viable por el tiempo que demanda, sobre todo para profesores que enseñan en varias instituciones o que tienen cursos numerosos. Muchas escuelas y universidades piden a los docentes que utilicen estrategias “innovadoras” de evaluación, pero no les brindan herramientas ni respaldo a la hora de lidiar con cómo responden los estudiantes a esas propuestas.

Hay alumnos que traen de sus casas textos impecables, sin un solo error gramatical. Pero luego, cuando entregan algo escrito en clase, sus producciones son ilegibles. La situación plantea nuevos dilemas: ¿es justo que un docente le ponga un 10 a un estudiante que entregó un texto perfecto hecho con ayuda de ChatGPT, y un 7 –o menos– a un estudiante que tuvo errores pero trabajó solo?

La vuelta al examen escrito
“Muchos docentes estamos volviendo a formas tradicionales de evaluación, no porque no sepamos diversificar, sino porque sabemos que muchos estudiantes no pueden hacer el trabajo si no es con la IA”, sostiene Díaz. Y subraya que delegar la escritura en la IA supone renunciar a una habilidad muy básica: “Formarse en cualquier área implica leer y escribir: la lectura y la escritura atraviesan el proceso de apropiación y aprehensión profunda del conocimiento”.

“Para hacer propuestas creativas, antes hay que saber leer y escribir”, argumenta Díaz, en un contexto en el que las evaluaciones estandarizadas muestran dificultades básicas en Lengua y Matemática y problemas de comprensión lectora en primaria y secundaria (e incluso entre los adultos). Para esta especialista, la pregunta clave no es qué uso hacemos de la IA, sino quién la está usando: “Si es un alumno que aún tiene dificultades para leer y escribir, la discusión sobre usos ‘buenos’ y ‘malos’ no tiene sentido”.

Díaz compara la tarea educativa actual con el trabajo de los estibadores en el puerto: “Siento que nos estamos convirtiendo en estibadores del conocimiento: nos pasamos ‘cajas’ –archivos– de un lado a otro. El docente envía la consigna, el estudiante se la tira a la IA, la IA le responde, y el estudiante se la reenvía al docente. Pero en todo ese proceso, el conocimiento no atraviesa a nadie”. La metáfora se agudiza al considerar los casos de docentes que delegan la corrección en la IA: en esas situaciones, el proceso de enseñanza y aprendizaje se vuelve directamente un diálogo de la IA consigo misma.

Jimena Venturelli, profesora de Historia en escuelas secundarias de Córdoba, tuvo varias experiencias parecidas a las que relata Díaz: los estudiantes le entregan trabajos hechos no con, sino por la IA. “Los desafíos son muchos. Algunos tienen que ver con repensar la evaluación. Yo opté por volver a instancias de evaluación presencial, ya sea que trabajemos a libro cerrado o produciendo textos a partir de distintos documentos y autores”, explica.

“No desconozco las potencialidades de incorporar la IA en las aulas, pero también sostengo que la escuela debe ofrecer oportunidades para el desarrollo de procesos cognitivos sin la IA”, sintetiza Venturelli. ¿Vamos hacia un escenario en el que escribir y leer textos de cierta complejidad no será una habilidad básica que deberían lograr todas las personas en la escuela primaria? ¿Estamos ya ahí?

Pablo Valle es profesor en Letras; enseña en el CBC y en carreras de grado en las universidades de Buenos Aires (UBA) y Avellaneda (UNDAV). Entre sus estudiantes del CBC, señala, la tendencia a usar la IA para resolver consignas domiciliarias parece irreversible. En niveles más avanzados, en cambio, observa una mayor proporción de estudiantes dispuestos a poner en juego su propio esfuerzo.

La solución más obvia, para Valle, es volver a los exámenes escritos o evaluar de manera oral. Pero no es tan sencillo: si la consigna es escribir un guion, hacerlo a mano en dos horas no tiene mucho sentido. Por otra parte, tomar oral a grupos de 40 alumnos tampoco es viable. “Estoy intentando hacer una combinación de todas las modalidades: escritos domiciliarios (funcionan mejor en los niveles avanzados, donde la actitud de los alumnos suele ser distinta); parciales presenciales; alguna defensa oral cuando hay dudas y tiempo para evacuarlas”, describe.

Un debate global
En Argentina no hay cifras oficiales de plagio en el sistema educativo, ni siquiera en el nivel universitario. En el Reino Unido, una investigación de The Guardian estimó que en el último ciclo lectivo en las universidades británicas se comprobaron al menos 7.000 casos de engaño o “mal uso” de la inteligencia artificial: la cifra equivale a 5 casos cada 1.000 estudiantes y triplica la del ciclo anterior (en paralelo a una caída de las situaciones de plagio tradicional).

Sin embargo, es muy probable que los casos estén subrepresentados: a diferencia del plagio clásico, es muy difícil identificarlos (e incluso es discutible que sean estrictamente “plagio”, al no haber una fuente original reconocible). Los detectores automáticos fallan con frecuencia: muchas veces consideran como escritos con IA textos que fueron redactados por personas.

Frente a las polémicas por los “usos engañosos” de la IA, ChatGPT lanzó el martes pasado el modo “Estudia y aprende”, que busca fomentar un uso más responsable: en vez de dar respuestas inmediatas y completas, la aplicación le hace preguntas al usuario, en una suerte de “método socrático”, según la explicación brindada por el propio ChatGPT. Pensado especialmente para estudiantes, en este modo el chat no responde directamente una pregunta (ej. “¿Qué es el teorema de Pitágoras?”) sino que contesta con preguntas para entender el nivel de conocimiento del usuario. Luego brinda “pasos, pistas y ejercicios diseñados para avanzar hacia la comprensión”.

Desde la Secretaría de Educación de la Nación afirman que la incorporación de la IA al sistema educativo está entre las prioridades de la agenda. Lanzaron el Programa Argentino de Innovación de la Educación con Inteligencia Artificial (PAIDEIA), orientado a “integrar el uso pedagógico de herramientas basadas en inteligencia artificial en los diferentes niveles educativos” a partir de una visión “centrada en la persona”.

También impulsaron, en el Consejo Federal de Educación, la creación de un Observatorio de Inteligencia Artificial integrado por representantes del gobierno nacional, los ministerios de educación provinciales y las universidades. Entre sus objetivos, el Observatorio deberá “desarrollar marcos éticos y normativos para el uso de IA en educación”.

Otras formas de evaluar
¿Qué alternativas existen hoy para repensar la evaluación en las aulas, sabiendo que los estudiantes usan la IA y que esa tendencia va a incrementarse? Mariana Maggio, doctora en Educación y directora de la maestría en Tecnología Educativa de la UBA, considera que la vuelta a los formatos tradicionales no es la mejor opción.

“Percibo esto como un apego a la repetición de conocimientos construidos en los campos disciplinares en el pasado –a veces mucho tiempo atrás– y su aplicación lineal en ejercicios individuales. Además, tienden a exagerarse condiciones artificiales para una actuación que, en cualquier otro contexto no evaluativo, se resolvería seguramente con la ayuda de otros y de la IA. Es el artificio del artificio, con el riesgo de pérdida de sentido que esto conlleva”, dijo Maggio a Infobae.

Maggio sostiene que una comprensión más profunda puede lograrse planteando problemas o intervenciones “a partir de propuestas de cocreación que incluyan la colaboración con otros e incluso con inteligencia artificial generativa, tal como sucede actualmente en las disciplinas”. La especialista plantea que el objetivo es “la construcción de conocimiento original y aportes inéditos, que es lo que comienza a distinguir lo específicamente humano”.

A la hora de repensar la evaluación, Maggio propone una pregunta: “¿Cómo se muestra la actuación experta en una escena actual en un campo específico? A partir de ahí, podemos construir propuestas de enseñanza y de evaluación que nos orienten hacia esa dirección”.

Mariana Ferrarelli, directora del programa de Inteligencia Artificial en Educación de la Universidad de San Andrés (UdeSA), menciona experiencias de algunas escuelas y universidades que adoptan un enfoque de “doble carril”: “Por un lado, mantienen actividades y evaluaciones desconectadas que se realizan a mano y de manera presencial sin apoyo de ningún dispositivo electrónico. Por otro, esta modalidad se complementa con otras evaluaciones y tareas que asumen el acceso irrestricto a la IA. En el primer caso, el foco está puesto en la comprobación de conocimientos, una ‘foto’ del aprendizaje. En el segundo, el punto es mirar el proceso, la construcción gradual. La idea es preparar a los estudiantes para el mundo que los rodea”.

La especialista de Udesa sostiene que, en ciertas ocasiones, es valioso plantear una instancia de evaluación “desconectada”: “Del mismo modo que no usamos calculadoras hasta saber bien las tablas, pensar, escribir o estructurar ideas autónomamente es importante. Es un aprendizaje que hay que atravesar, pero como parte de un proceso que reconoce que las tecnologías existen”.

Para Ferrarelli, “blanquear” el uso de la IA en clase “permite acceder a las tecnologías en compañía de docentes y compañeros para discutir en qué momento de un flujo de trabajo conviene recurrir a una herramienta generativa”. Esta segunda alternativa permite ir más allá del copy-paste de las respuestas del chat y “avanzar en usos más profundos en los cuales experimentamos con diferentes prompts, comparamos las respuestas de varias herramientas, cargamos un material y ‘conversamos’ con su contenido… Las posibilidades son muy amplias cuando pensamos un abordaje crítico y creativo”. La especialista sostiene que la clave es “combinar ambos enfoques, el tradicional y el que asume que la IA existe: ni desconexión total, ni IA para todo”.

Claves para repensar las consignas
La combinación de estrategias “tradicionales” con otras que incorporen el uso de la IA también es la propuesta de Carina Lion, doctora en Educación, profesora de la UBA y coautora del reciente libro Experimentar con IA (Tilde) junto con Betina Lippenholtz: “Cuando se trata de resolver problemas, cuando se evalúa la transferencia creativa, o la integración de puntos de vista, o la formulación de hipótesis, me pregunto si alcanza con las evaluaciones tradicionales. Puede que nos den la seguridad de que los estudiantes realizan la tarea sin ‘muletas’ ni ‘andamios’ digitales, pero ¿qué estamos evaluando y para qué lo hacemos?”.

“Hay escuelas y universidades que están promoviendo una especie de ‘contrato pedagógico’ en el que se incluye el uso de herramientas de IA generativa con la condición de que sea un porcentaje mínimo de uso y se transparente todo el proceso (con el prompt, respuestas, curaduría de la pregunta). Lo que está en el fondo de las evaluaciones es contar con indicadores de aprendizaje que sean relevantes y genuinos, que puedan dar cuenta de qué aprendieron los estudiantes”, analiza la especialista.

Para Lion, la clave es “mestizar” distintos instrumentos de evaluación: el escrito clásico, el oral, y alternativas que incorporen IA. “Si no enseñamos a utilizar la IA generativa en la evaluación, es posible que tampoco demos pistas sobre ese pensamiento crítico que tanto queremos lograr. En el centro de la escena sigue pendiente la idea de una evaluación que sea significativa, para despertar pasiones y el deseo por aprender”, argumenta.

Más allá de si se resuelven en casa o en el aula, el diseño de las consignas es la cuestión crítica para Roxana Morduchowicz, autora del libro Educar en la era de la inteligencia artificial, publicado por Unesco (y disponible en la web): “La IA obliga a reflexionar sobre el lugar de la información y la memoria en la enseñanza. Los alumnos necesitan contar con información, porque orienta la resolución de problemas y la toma de decisiones. Pero esa no puede ser la única dimensión para diseñar las evaluaciones, sobre todo si la IA puede proveer la información rápidamente”.

Para Morduchowicz, el énfasis hoy debe estar en el análisis de la información provista por la IA. “El desafío es plantear consignas y evaluaciones que requieran investigación, argumentación, toma de decisiones, resolución de problemas y construcción de opinión. Los estudiantes deberán saber cómo y dónde encontrar información válida, discernir entre contenidos confiables y falsos, reconocer fuentes legitimadas y plurales, saber diferenciar la información relevante de la que no lo es, poder relacionarla con otras informaciones nuevas o ya aprendidas y saber utilizarla en diferentes situaciones”, enumera. En esta propuesta, el estudiante se vuelve un evaluador evaluado: el docente lo califica según su capacidad de analizar los resultados que dio la IA.

Paola Dellepiane, docente del Centro de Investigación del Impacto Social y Político de la Inteligencia Artificial de la UCA, también aporta ideas para repensar las consignas sumando la IA: “Diseñar tareas de proceso: evaluar no solo el producto final, sino también las iteraciones, los prompts utilizados y la reflexión sobre el uso de IA. Fomentar la metacognición: pedir a los estudiantes que expliquen cómo llegaron a sus respuestas, justificando decisiones y evaluando el aporte –y las limitaciones– de la IA. Trabajar la ética y la autoría: incluir espacios para discutir qué significa usar IA generativa de manera responsable”, ejemplifica.

“Más que volver a formatos tradicionales, necesitamos repensar qué queremos evaluar. Restringir la evaluación a formatos que evitan herramientas tecnológicas que los estudiantes usarán en su vida profesional y personal me parece contradictorio. El problema no es que los alumnos usen la IA, sino si entienden lo que la IA produce, y si son capaces de ir ‘más allá’ con la IA”, opina Dellepiane. “Si buscamos que los estudiantes desarrollen capacidad de análisis, creatividad y criterio, el uso de la IA resulta un recurso interesante para incorporar, y entonces la evaluación debería evolucionar en esa dirección”, agrega.

Estas cuestiones se están discutiendo a nivel global, mientras cada vez más expertos advierten sobre un fenómeno que recibe distintos nombres: “deuda”, “delegación” o “sedentarismo” cognitivo. Anabella Díaz concluye: “En busca de hacer más ágiles ciertas tareas, todos empezamos a dejar de hacer cosas. En estudiantes en formación, ese impacto es mucho mayor, porque al usar la IA dejan de hacer actividades que comprometen procesos cognitivos valiosos. Ya estamos viendo los efectos de este sedentarismo cognitivo: están recurriendo a la IA para resolver problemas para los que no tienen herramientas. Entonces me parece difícil hablar de buen o mal uso: hay un único uso, el del salvavidas. Le tiran la tarea a la IA y ella los rescata”.

Nota:infobae.com