La inteligencia artificial puede reducir las desigualdades educativas? Esto … – Rosario3

Durante los últimos años, una de las principales preocupaciones alrededor de la inteligencia artificial generativa fue que pudiera profundizar las desigualdades educativas: quienes ya cuentan con mayores conocimientos podrían aprovechar mejor estas herramientas y aumentar todavía más su ventaja.

Sin embargo, dos investigaciones recientes plantean un escenario más complejo. La IA puede, en determinadas circunstancias, funcionar como una herramienta capaz de reducir diferencias de desempeño entre personas con distintos niveles educativos. Pero también muestran que el acceso a la herramienta, por sí solo, no garantiza que todos obtengan los mismos beneficios.

Cuando la IA reduce una brecha

Un estudio experimental realizado por investigadores argentinos analizó cómo la inteligencia artificial generativa modificaba el desempeño de personas con distintos niveles de educación.

Para hacerlo, los investigadores trabajaron con 1.174 adultos que debieron resolver diferentes tareas. Algunos tuvieron acceso a una herramienta de IA generativa y otros debieron resolverlas sin asistencia.

Los resultados fueron llamativos.

Sin IA, la diferencia de desempeño entre participantes con mayor y menor nivel educativo era considerable. Cuando ambos grupos tuvieron acceso a la herramienta, esa brecha se redujo de manera significativa.

En términos estadísticos, la diferencia pasó de 0,548 a 0,139 desviaciones estándar. Es decir, el acceso a la IA cerró aproximadamente tres cuartas partes de la diferencia inicial de desempeño.

El dato resulta relevante porque desafía una idea bastante extendida: que la incorporación de inteligencia artificial necesariamente beneficia más a quienes ya tienen mayores capacidades.

Pero la herramienta no hace todo el trabajo

El mismo estudio introduce un matiz fundamental.

Aunque la IA redujo la diferencia mientras los participantes podían utilizarla, quienes tenían mayor nivel educativo tendieron a utilizar la herramienta de manera más efectiva.

Esto significa que no alcanza con tener acceso a una IA para obtener el mismo resultado.

La capacidad de formular buenas preguntas, evaluar las respuestas, detectar errores, seleccionar información relevante y decidir cuándo confiar —o no— en una respuesta también influye en el resultado.

La investigación encontró además que, cuando los participantes volvieron a resolver tareas sin asistencia de IA, parte de la diferencia de desempeño reapareció.

El hallazgo permite separar dos cuestiones que muchas veces se mezclan: resolver mejor una tarea con ayuda de una herramienta no significa necesariamente haber aprendido más.

Una segunda investigación pone el foco en el aprendizaje

Otro estudio experimental reciente analizó específicamente cómo el uso de IA generativa puede afectar el aprendizaje.

El resultado apunta en una dirección similar: la inteligencia artificial puede ser útil para mejorar el desempeño, pero la forma en que se utiliza resulta determinante.

Cuando la herramienta se emplea para explicar conceptos, ofrecer retroalimentación o ayudar a comprender un problema, puede convertirse en un apoyo para el aprendizaje.

El riesgo aparece cuando la IA simplemente sustituye el esfuerzo cognitivo que debería realizar el estudiante.

Si un alumno le pide a una herramienta que resuelva un problema, redacte una respuesta o haga una actividad completa y luego simplemente copia el resultado, puede obtener una mejor producción final sin haber desarrollado necesariamente los conocimientos y habilidades que esa actividad pretendía enseñar.

La pregunta no debería ser si usar IA o no

Estos resultados pueden cambiar la forma en que la escuela aborda el debate sobre inteligencia artificial.

La discusión suele plantearse como una elección entre dos posiciones: permitir el uso de IA o prohibirlo.

Pero las investigaciones sugieren que la pregunta más interesante es otra:

¿Qué tipo de uso de la IA favorece realmente el aprendizaje?

No es lo mismo utilizar una herramienta para obtener una respuesta que utilizarla para recibir una explicación, comparar argumentos, detectar errores, formular hipótesis o recibir retroalimentación sobre un trabajo propio.

En el primer caso, la tecnología puede reemplazar parte del proceso cognitivo. En el segundo, puede convertirse en una herramienta que lo amplía.

Una nueva forma de alfabetización

Si la IA va a formar parte de la vida académica y profesional de los estudiantes, aprender a utilizarla de manera crítica se convierte en una competencia cada vez más relevante.

Esto implica mucho más que saber escribir un prompt.

Un estudiante debería poder:

• Formular preguntas claras.
• Evaluar si una respuesta tiene sentido.
• Contrastar información con otras fuentes.
• Detectar errores o información inventada.
• Explicar con sus propias palabras lo que recibió.
• Decidir cuándo necesita resolver un problema sin asistencia.

Utilizar la IA como apoyo y no como sustituto permanente de su propio razonamiento.

En otras palabras, la alfabetización en IA necesita apoyarse sobre una alfabetización más básica: saber leer, comprender, analizar y argumentar.

¿Puede la IA convertirse en una herramienta de equidad?

El primer estudio permite pensar que sí, al menos en determinadas tareas.

Si una herramienta puede ayudar a una persona con menor nivel educativo a resolver una actividad que antes le resultaba más difícil, puede funcionar como una especie de “andamio” que reduzca determinadas diferencias de desempeño.

Pero eso no significa que la tecnología elimine las desigualdades educativas.

El acceso a dispositivos y conectividad continúa siendo un factor relevante. También lo es la posibilidad de contar con docentes que enseñen a utilizar estas herramientas de manera crítica y significativa.

Y existe otro elemento central: los conocimientos previos siguen importando.

Una persona que comprende un tema puede utilizar la IA para profundizarlo, cuestionarlo y explorar nuevas posibilidades. Una persona que no cuenta con conocimientos básicos puede tener más dificultades para reconocer cuándo la respuesta de la herramienta es incorrecta.

El desafío para la escuela

Los nuevos estudios no parecen ofrecer argumentos definitivos ni a favor ni en contra de la inteligencia artificial en educación.

Ofrecen algo más útil: evidencia para pensar cómo utilizarla.

Si la IA puede reducir algunas brechas de desempeño, la escuela tiene la oportunidad de convertirla en una herramienta de apoyo para estudiantes que necesitan diferentes tipos de ayuda.

Pero para que eso ocurra, el objetivo no debería ser que los alumnos produzcan más rápido.

Debería ser que comprendan mejor.

La diferencia es fundamental.

Una escuela que incorpora IA sin modificar sus prácticas puede terminar utilizando una tecnología nueva para hacer exactamente lo mismo de siempre. En cambio, una escuela que enseña a preguntar, contrastar, argumentar, revisar y pensar con ayuda de la tecnología puede transformar la herramienta en una oportunidad de aprendizaje.

La cuestión, entonces, no parece ser si la inteligencia artificial reemplazará al estudiante o al docente.

El verdadero desafío es mucho más concreto: cómo conseguir que la IA amplíe las capacidades de quienes aprenden sin reemplazar aquello que la educación busca desarrollar: pensamiento, conocimiento, criterio y autonomía.