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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 07/04/2025 04:41
Paola Dellepiane es profesora en Matemática y licenciada en Tecnología Educativa, además de diplomada en Inteligencia Artificial y Sociedad. Animarse a explorar herramientas, compartir experiencias y dudas con otros colegas, llevar las nuevas tecnologías al aula. Paola Dellepiane enfatiza que la inteligencia artificial llegó para quedarse y sugiere que las escuelas y universidades habiliten espacios para que los docentes puedan abordar juntos los nuevos desafíos que se les plantean en el aula. Repensar la evaluación, evitar una excesiva “delegación cognitiva” y entrenar la formulación de buenos prompts aparecen como cuestiones cruciales –aunque también provisorias, en un escenario que cambia constantemente–. Dellepiane forma parte del Centro de Investigación del Impacto Social y Político de la Inteligencia Artificial en la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad Católica Argentina. Es profesora en Matemática y licenciada en Tecnología Educativa, con un máster en nuevas tecnologías aplicadas a la educación. Desde el Centro están indagando en el impacto de la IA en diferentes aspectos de la vida social, incluyendo la educación. Sobre este tema organizaron varias jornadas y capacitaciones para docentes y directivos, entre otras actividades. –¿Cuáles son las principales inquietudes que tienen los docentes en relación con la IA? –Las principales inquietudes siguen girando en torno a la evaluación. Es, sin duda, el tema central: cómo evaluar, qué actividades proponer y qué formato deberían tener las evaluaciones. Esta es la mayor problemática con la que nos encontramos, especialmente cuando pedimos producción de contenido por parte de los estudiantes. En disciplinas como Matemática, esta cuestión quizá no se percibe tanto, porque los estudiantes todavía prefieren el método tradicional de sentarse y resolver ejercicios. Lo mismo ocurre en carreras como Ingeniería o en materias prácticas. Sin embargo, en áreas que tienen que ver con el desarrollo del lenguaje, ya sea en la escritura o en la oralidad, el desafío es mucho mayor. Ahí los estudiantes recurren con más frecuencia a herramientas como la IA, y esto nos plantea nuevos interrogantes. En el Departamento de Educación de la UCA, donde trabajamos en formación docente, nos enfrentamos a esta dificultad porque enfocamos la evaluación en el concepto de “desempeño”. No se trata solo de repetir un marco teórico o citar a un autor, sino de demostrar qué podés hacer con ese conocimiento, qué valor agregado podés aportar. Esto ya era una forma de evaluación alternativa, pero ahora, con el impacto de la IA, estamos repensando todo el proceso. Como los desempeños se reflejan en producciones personales y no en exámenes tradicionales en aula, detectamos que, en algunos casos, los trabajos finales que los estudiantes subían al aula virtual eran elaborados con IA. Por eso, estamos buscando nuevas estrategias para reformular las consignas y garantizar que las evaluaciones realmente reflejen el aprendizaje y las habilidades que desarrolló cada uno. –¿Qué sugerencia le harías a un docente que está repensando las consignas de su evaluación, para que esa evaluación sea genuina? –Lo seguimos elaborando. Hasta el año pasado, una de las recomendaciones habituales era incluir preguntas que profundizaran el contenido, que fueran más allá de un texto bien estructurado y pudieran fomentar el pensamiento reflexivo y metacognitivo, con preguntas como “¿Qué opinás?”, “¿Cómo ves esta cuestión?”, “¿Qué conclusión sacarías?”. Sin embargo, con la mejora de las herramientas de IA y su entrenamiento continuo, esto está cambiando. Lo estoy experimentando en primera persona: ahora estas herramientas no solo generan respuestas bien estructuradas, sino que incorporaron opciones de razonamiento, lo que les permite relatar paso a paso el proceso metacognitivo detrás de la respuesta. Esto significa que preguntas que antes eran consideradas profundas y diferenciadoras, hoy pueden ser respondidas con mayor precisión por la IA. Es un desafío constante, porque el panorama evoluciona muy rápido. Entonces un consejo que hoy parece útil, en dos o tres meses puede quedar obsoleto. Mi recomendación para los docentes es seguir explorando y reflexionando en comunidad. Personalmente, a mí me sirve reunirme con colegas interesados en el tema para intercambiar ideas, analizar herramientas y pensar estrategias en conjunto. A veces la cantidad de información puede resultar abrumadora. Por eso, más allá de la capacitación formal, mi sugerencia es participar en espacios de intercambio y seguir a referentes que compartan información relevante. Cada docente, según sus necesidades y su contexto, irá armando su propio rompecabezas. Creo la clave está en animarse a probar, experimentar sobre la marcha, ver qué funciona y qué no. Para Dellepiane, es fundamental enseñar a los jóvenes a comprender y utilizar las nuevas herramientas digitales de manera crítica. (Imagen Ilustrativa Infobae) –¿Qué importancia tienen en esa exploración los espacios institucionales, sobre todo en la escuela, para acompañar el aprendizaje de cada docente? –Creo que son fundamentales. Si bien uno puede hacer algunas pruebas por su cuenta, eso no es suficiente. Es necesario contar con una planificación institucional, un norte claro, y al menos un grupo de docentes interesados en un tema específico para poder avanzar. El año pasado me contactaron desde una escuela en Santa Fe y este verano participé en una capacitación durante su jornada institucional, donde estaban presentes docentes de todos los niveles educativos –inicial, primario y secundario–. Ahí pude ver la importancia del compromiso de los equipos de conducción. En este caso, el tema de la jornada se insertó en una planificación concreta: en febrero se propuso un trabajo que los docentes están desarrollando hasta junio, con acompañamiento. Y en junio tendrán que compartir qué pasó con esa implementación en el aula. Este tipo de enfoque permite generar cambios reales. No es solo una capacitación aislada donde cada docente decide si sigue adelante o no, sino que hay una planificación institucional con un propósito claro. Y esto no implica desarrollar grandes proyectos: basta con planificar una pequeña actividad, probarla durante tres meses y luego compartir los resultados. –En relación con la evaluación, ¿es posible que a partir de la irrupción de la IA generativa dejen de tener valor las monografías, incluso las tesis universitarias? –El gran desafío en las universidades hoy en día es el tema de los trabajos finales. De hecho, la semana pasada leí que la cantidad de artículos científicos enviados a revistas se cuadruplicó desde la aparición de ChatGPT. Esto indica claramente que muchas de esas publicaciones están siendo generadas con IA. Hace dos años, esto no ocurría, pero ahora las revistas reciben una cantidad abrumadora de envíos. ¿Qué significa esto? Que el uso de estas herramientas ha facilitado y agilizado la producción académica. De hecho, existen plataformas incluso más especializadas y potentes que ChatGPT, diseñadas específicamente para generar textos con un alto nivel académico. Entonces, el gran interrogante es cómo gestionamos este escenario en relación con los trabajos finales y las tesis. –¿Hasta qué punto el problema del “plagio” se resuelve con detectores automáticos? –Existen varias aplicaciones para verificar si un texto fue escrito por una persona o generado con inteligencia artificial. Sin embargo, hablando con colegas de distintas universidades, vemos que estos sistemas todavía tienen muchas limitaciones. Los detectores de plagio y de IA no son totalmente fiables. Algunos docentes probaron cargando sus propios trabajos –que saben con certeza que los escribieron ellos mismos– y aun así obtuvieron porcentajes que indicaban uso de inteligencia artificial. Eso pasa porque estas herramientas analizan patrones de redacción y, si alguien escribe de una manera similar a lo que reconoce ChatGPT, el sistema puede marcarlo erróneamente como generado por IA. Desde el lado docente, una de las maneras en que podemos detectar estos casos es a través de la coherencia en la escritura. A mí me pasó con un tesista. En su informe de avance me dijo que había trabajado en ciertos puntos, pero al leer el texto noté que el estilo de redacción cambiaba abruptamente. Muchas veces no podremos comprobar con certeza si un trabajo fue generado con IA, pero sí podemos notar inconsistencias que nos alertan. Hablando con otros docentes que corrigen tesis, coincidimos en que hay que cambiar el foco de evaluación. Un profesor me decía que, en lugar de preocuparse tanto por el marco teórico, que la IA puede generar fácilmente, ahora se centra en la propuesta del estudiante y sus conclusiones. Porque, al final, una tesis debe ofrecer un producto original, una idea nueva, un aporte concreto. Entonces, si no podemos detectar con seguridad el uso de IA en ciertas partes de una monografía o un trabajo final, quizás la clave esté en la evaluación oral o en la defensa. En lugar de enfocarnos en lo metodológico o en el marco teórico, que la IA puede redactar sin problemas, debemos indagar más en el proceso del estudiante, en sus conclusiones, en su análisis y en la propuesta que presenta. A la hora de examinar los trabajos finales en la universidad, Dellepiane propone hacer mayor foco en la evaluación oral y en los aportes del estudiante. (Imagen Ilustrativa Infobae) –Varios referentes advierten sobre el exceso de “delegación cognitiva”, es decir la transferencia de ciertas tareas de pensamiento a la tecnología. ¿La adopción de la IA puede derivar en una humanidad con menos capacidades? ¿O permitirá a las personas desarrollar habilidades más sofisticadas? –Creo que estamos en un punto en el que realmente debemos prestar atención a esto. Hablamos mucho de que el ser humano nunca será reemplazado por la inteligencia artificial, y coincido con esa idea, al menos por ahora, ya que seguimos teniendo ciertas cualidades exclusivamente humanas. El problema de la delegación cognitiva empezó hace tiempo. Un ejemplo simple es cómo dejamos de memorizar números de teléfono. Antes los recordábamos; ahora confiamos en nuestros dispositivos. Lo mismo pasó con las agendas electrónicas y los recordatorios automáticos. Todo esto ya lo hemos naturalizado, pero en el fondo representa un cambio en la manera en que usamos nuestra memoria. El tema es que ahora no es solo que no recordemos números de teléfono, sino que hay personas que directamente no redactan un texto por sí mismas porque recurren a la IA. Empezamos delegando funciones de la memoria a corto plazo, lo cual ya tiene un impacto en nuestras conexiones cerebrales. Cualquier actividad que implique recordar, hacer conexiones o ejercitar la memoria genera estímulos clave para el desarrollo cognitivo. Por eso, intento no delegarlo todo en la tecnología. Por ejemplo, en lugar de anotar todo, hago el esfuerzo de recordar citas o compromisos. Si confío demasiado en la tecnología, dejo de usar mi memoria, y ahí está el problema. Ahora, si delegamos no solo la memoria, sino también la producción de ideas y pensamiento, ¿qué nos queda? Otro ejemplo claro es el uso del GPS. Antes, cuando nos orientábamos, ejercitábamos una habilidad cognitiva clave: la percepción espacial. Hoy, hay personas que no pueden ubicarse sin el GPS, pierden la noción de dirección y orientación. Y esto es preocupante, porque la capacidad de ubicarnos en el espacio es algo que se trabaja desde el nivel inicial: conceptos como adentro-afuera, cerca-lejos, adelante-atrás forman parte del desarrollo cognitivo desde la infancia. Entonces, si delegamos también esta capacidad en la tecnología, ¿qué impacto tendrá en nuestra forma de pensar y aprender a largo plazo? Son preguntas que me hago y que creo que debemos empezar a discutir seriamente. –En los últimos años se habló mucho sobre “prompt literacy”, es decir la habilidad de formular indicaciones precisas para interactuar con la IA, que para muchos hoy resulta una destreza esencial. ¿Qué saberes básicos presupone esta habilidad? –La prompt literacy (“alfabetización” en prompts) requiere técnicas específicas, porque redactar buenas instrucciones no es algo intuitivo. De hecho, la calidad de las respuestas depende en gran medida de cómo se formula el prompt (la pregunta). El año pasado organizamos un curso sobre este tema. Lo llamamos PromptIA, y básicamente se centraba en técnicas para redactar instrucciones precisas y efectivas. Para lograr una buena instrucción se necesita formación y práctica. Muchas personas creen que escribir un prompt es tan simple como decirle a la IA: “Actuá como un profesor de Ciencias Naturales y creá una actividad sobre la célula”. Pero en realidad, con una instrucción tan general, el resultado suele ser pobre o impreciso. Para obtener buenos resultados, es fundamental profundizar en los detalles y, en ese proceso, surge una conclusión clave: para redactar un buen prompt, hay que conocer bien el tema. Si no tengo conocimientos sólidos sobre el contenido, no podré dar indicaciones precisas y la IA no generará un resultado de calidad. Este es el primer obstáculo con el que muchos se encuentran: darse cuenta de que necesitan dominio del tema para poder interactuar de modo eficaz con estas herramientas. Sin embargo, también es cierto que la IA evoluciona muy rápido. Hoy, los modelos han mejorado tanto que ya no requieren instrucciones tan específicas como antes. Ahora, las IA pueden “razonar” en tiempo real, explican su proceso de pensamiento y sugieren opciones, y esto reduce la necesidad de instrucciones muy detalladas. Creo que es fundamental enseñar a los jóvenes a comprender y utilizar estas herramientas de manera crítica. La prompt literacy no surge de manera espontánea, sino que debe trabajarse. El rol docente es clave en este proceso, y por eso creo que la IA debería incorporarse en las aulas, especialmente a partir del nivel secundario. No se trata solo de usarla, sino de entender cómo funciona y cómo aprovecharla sin perder nuestras propias capacidades cognitivas.
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