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Recuerdo haber visto una entrevista en YouTube con un emprendedor muy inteligente y observador, que predijo alegremente que llegaría el día en que los programas de IA reemplazarían a los docentes, dejando obsoletos sus trabajos. El comentarista en cuestión era un entusiasta defensor de la libertad personal y económica, y un crítico vehemente de la excesiva intromisión de los organismos estatales en nuestra vida privada. Sin embargo, por alguna razón, parecía relativamente indiferente ante la perspectiva de que las máquinas enseñaran a nuestros hijos.
Por supuesto, hay tareas que la mayoría delegaría con gusto a los programas de IA para beneficio de la humanidad, como ciertas formas de trabajo administrativo tedioso, una gran cantidad de trabajo manual y la síntesis de cantidades ingentes de datos. Sin embargo, hay otras tareas que no pueden delegarse a una máquina sin poner en peligro aspectos invaluables de nuestra vida como seres humanos.
Una de esas tareas es la enseñanza y el aprendizaje, mediante la cual las personas aprenden a pensar, interpretar el mundo, formular argumentos racionales, evaluar la evidencia, tomar decisiones racionales y holísticas, y reflexionar sobre el sentido de sus vidas. Para bien o para mal, los docentes, desde el preescolar hasta la universidad, forman las mentes de la próxima generación. La formación de la mente se basa en el aprendizaje, la imitación de un modelo digno, la práctica y la formación intelectual.
Así como un atleta perfecciona sus habilidades motoras y memoria muscular practicando un deporte y encuentra inspiración en un atleta ejemplar, el estudiante perfecciona sus habilidades mentales al pensar, reflexionar, estudiar, analizar y generar ideas y argumentos en diálogo con un profesor inspirador. El aprendizaje humano tiene una dimensión interpersonal y práctica, ambas indispensables.
Sin embargo, la Inteligencia Artificial está alcanzando el punto de tener la capacidad de automatizar y mecanizar ciertos aspectos de la enseñanza y el aprendizaje, marginando aspectos cruciales del proceso de aprendizaje, en particular la forma en que un profesor puede modelar la actividad intelectual para el alumno y las tareas intelectuales que un profesor asigna a los estudiantes para perfeccionar sus habilidades mentales e imaginación. Muchas tareas que, hace tan solo unos años, debían realizarse manualmente, es decir, mediante la laboriosa actividad, la imaginación y el esfuerzo de un ser humano, ahora pueden realizarse. automáticamente por AI.
Cuando escribía trabajos para mis títulos universitarios, tenía que revisar textos, sintetizar su contenido y construir un argumento desde cero, usando mi propia mente. Ahora, la tecnología de IA está muy cerca de permitir crear un trabajo de investigación desde cero, con unas pocas indicaciones y fuentes proporcionadas por el usuario.
El producto final, por ejemplo, un documento o una reflexión elaborados por IA, puede parecer muy similar, o incluso en gran medida idéntico, al producto de un proceso de escritura no dirigido por IA. Pero este "producto" se genera principalmente proporcionando a la IA las indicaciones adecuadas, no ejercitando la creatividad y el análisis de la mente, ni realizando el trabajo mental necesario para profundizar en un problema o llevar la inteligencia o la imaginación al siguiente nivel.
Esto hace que las herramientas de enseñanza tradicionales, como los trabajos calificados para llevar a casa, queden en gran medida obsoletas, porque, siendo realistas, en un entorno competitivo muchos estudiantes no se privarán de las ventajas de la IA en la creación de trabajos calificados.
Incluso si un profesor alentara o exigiera a los estudiantes que escribieran un trabajo sin la ayuda de una IA, no hay una manera confiable de controlar tal requisito fuera del aula, y parece injusto que los estudiantes conscientes sean superados por estudiantes de una inclinación más "pragmática" que "explotan" la IA hasta agotar sus recursos.
Esto significa que todo el proceso de enseñanza y aprendizaje, incluida la evaluación del trabajo del alumnado, deberá replantearse para un grupo de estudiantes cada vez más familiarizados con el uso de las tecnologías de IA. Si los docentes realmente creen en la importancia de un proceso de aprendizaje que desarrolle y fortalezca las capacidades intelectuales del alumnado y no se vea usurpado constantemente por los "atajos" de la IA, entonces ellos —nosotros— tendremos que encontrar nuevos enfoques para las tareas y la evaluación del alumnado.
Estas podrían incluir un mayor énfasis en la evaluación oral, un cambio hacia exámenes supervisados más largos y libres de tecnología, o tareas escritas sin calificación en las que los estudiantes podrían estar más dispuestos a renunciar a la ventaja competitiva de la IA si se los convence del valor de estar a la altura de un desafío intelectual.
Existe una gran preocupación, comprensiblemente, ante la posibilidad de un desempleo masivo, ya que muchas tareas actualmente asignadas a seres humanos quedan relegadas a programas de IA. Sin embargo, no debemos olvidar que uno de los mayores riesgos de la tecnología de IA podría ser la degradación del propio proceso de aprendizaje y, por consiguiente, una nueva era oscura intelectual. Corresponde a los docentes y a las instituciones educativas hacer todo lo posible para evitar un resultado tan catastrófico.
Reeditado del autor Substack
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David Thunder es investigador y profesor del Instituto para la Cultura y la Sociedad de la Universidad de Navarra en Pamplona, España, y ganador de la prestigiosa beca de investigación Ramón y Cajal (2017-2021, prorrogada hasta 2023), otorgada por el gobierno español para apoyar destacadas actividades de investigación. Antes de su nombramiento en la Universidad de Navarra, ocupó varios puestos de investigación y docencia en los Estados Unidos, incluido el de profesor asistente visitante en Bucknell and Villanova, y becario de investigación posdoctoral en el Programa James Madison de la Universidad de Princeton. El Dr. Thunder obtuvo su licenciatura y maestría en filosofía en el University College Dublin y su Ph.D. en ciencias políticas en la Universidad de Notre Dame.
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