Uso indebido de inteligencia artificial por el alumnado en la educación superior

El impacto de la inteligencia artificial generativa en la educación superior es objeto de un intenso debate. En muchos sentidos, la tecnología está haciendo que las formas habituales de evaluación, como los exámenes, los proyectos o los trabajos de fin de curso, sean menos fiables como medida de la capacidad de los estudiantes.

Esto pone de relieve la necesidad de conocer mejor dónde es más frecuente el uso de la inteligencia artificial generativa y dónde es más probable que se produzca un uso indebido.

Una nueva investigación, a cargo de un equipo encabezado por Igor Chirikov, de la Universidad de California en Berkeley, Estados Unidos, ha profundizado en esta cuestión.

Chirikov y sus colegas analizaron los datos de una encuesta realizada a más de 95 000 estudiantes de 20 universidades de investigación estadounidenses durante el curso académico 2023-2024.

Los resultados del análisis revelan un uso generalizado de la inteligencia artificial generativa entre los estudiantes: aproximadamente dos tercios de los estudiantes afirmaron haberla utilizado durante el periodo de estudio y el 37% la utilizaba con regularidad.

Sin embargo, los patrones de uso variaban considerablemente según la disciplina. Por ejemplo, el 62% de los estudiantes de informática declararon utilizarla habitualmente, en comparación con solo el 24% de los estudiantes de humanidades.

Cabe destacar que algunas disciplinas de las ciencias sociales, como administración de empresas y economía, también mostraron altos niveles de adopción.

El problema de que los alumnos deleguen en la inteligencia artificial la confección de los trabajos escritos que deberían elaborar ellos mismos es cada vez más preocupante. (Ilustración: Amazings / NCYT)

El estudio también reveló importantes disparidades demográficas en el uso de la inteligencia artificial generativa, con una mayor adopción entre los estudiantes varones, blancos y asiáticos que entre las estudiantes y entre los estudiantes pertenecientes a minorías infrarrepresentadas.

Chirikov y sus colaboradores proponen varias vías de actuación. Señalan que no existe un único modelo de evaluación «a prueba de IA» y sugieren reformas adaptadas a cada disciplina.  Los autores del estudio destacan la conveniencia de preparar a los estudiantes para utilizar la Inteligencia artificial de forma responsable en contextos profesionales.

El estudio se titula “Generative AI calls for assessment reform in higher education”. Y se ha publicado en la revista académica Science. (Fuente: AAAS)