Ángel Acuña cuestiona qué significa aprender cuando los alumnos utilizan inteligencia artificial
Notipress.- La inteligencia artificial puede redactar trabajos, analizar documentos y resolver actividades que antes exigían horas de estudio. Pero si una herramienta realiza esas tareas, ¿cómo puede un profesor determinar cuánto aprendió realmente su alumno? Para Ángel Acuña, director del Instituto de Posgrado en Inteligencia Artificial (IPIAM), esta transformación obliga a cuestionar los fundamentos de la enseñanza y los criterios utilizados para evaluar conocimientos.
Durante una entrevista con NotiPress, Acuña planteó que las instituciones educativas enfrentan dificultades para adaptarse a tecnologías capaces de modificar la manera en que los estudiantes investigan y producen conocimiento.
“Partamos desde qué es enseñar, ¿qué es genuinamente aprender?, ¿que el alumno produzca, repita, memorice, apruebe?”, cuestionó Acuña.
La posibilidad de resolver una actividad con inteligencia artificial no garantiza que el estudiante comprenda el procedimiento ni pueda evaluar si el resultado es correcto. Esto plantea una dificultad para los docentes: una tarea terminada ya no necesariamente permite distinguir entre el conocimiento adquirido por el alumno y el trabajo realizado por la herramienta.
En ese escenario, Acuña plantea la necesidad de reconsiderar qué capacidades debería desarrollar la educación y cómo reconocerlas. La discusión deja de concentrarse exclusivamente en el resultado de una actividad y alcanza también al criterio que necesita el estudiante para orientar, interpretar y cuestionar las respuestas de la IA.
Usar inteligencia artificial no significa dejar de pensar
La diferencia entre obtener una respuesta y construir conocimiento aparece en la propia experiencia académica de Acuña. Como estudiante de una maestría en Arte y Literatura, investiga si la inteligencia artificial puede producir microficción que profesores y especialistas en literatura tengan dificultades para distinguir de una creación humana.
Su trabajo también contempla el uso de herramientas capaces de procesar obras literarias completas y organizar la información para consultarla durante una investigación. Acuña investiga, por ejemplo, cómo puede analizarse la producción de autores como Jorge Luis Borges o Gabriel García Márquez, identificar términos recurrentes y recuperar fragmentos específicos sin tener que revisar manualmente cada libro.
Este procedimiento permite dedicar parte del trabajo a formular preguntas, examinar los resultados y desarrollar interpretaciones. Sin embargo, encuentra resistencia entre académicos que consideran el uso de estas tecnologías una forma de hacer trampa, incluso cuando estas herramientas forman parte de una investigación con metodología propia.
Para él, la diferencia está en el conocimiento de quien utiliza la herramienta. La IA puede ejecutar tareas complejas, pero eso no significa que cualquier persona esté preparada para dirigirlas o reconocer sus deficiencias.
“Ya somos más arquitectos y se da mucho valor, paradójicamente, en la era de la IA a la persona que tiene el pensamiento crítico para ser este arquitecto”, explicó.
¿Cómo formar alumnos capaces de dirigir la IA?
Esta transformación presenta un desafío para las nuevas generaciones. Los profesionales que aprendieron mediante procedimientos tradicionales pueden utilizar esos conocimientos para supervisar el trabajo de la inteligencia artificial. Pero ¿qué ocurrirá con los estudiantes que comiencen a utilizarla antes de dominar esas mismas habilidades?
La pregunta adquiere importancia porque, en la visión de Acuña, dirigir estas herramientas exige conocimientos técnicos previos. Incluso cuando una IA produce un resultado aparentemente satisfactorio, hace falta comprender la disciplina para identificar aquello que falta, corregir errores y decidir cómo continuar.
