ChatGPT en la mochila estudiantil: ¿Tutor interactivo o muerte del pensamiento crítico?
La nueva versión de ChatGPT orientada a adolescentes de entre 13 y 17 años fue el punto de partida de una nueva edición de “El algoritmo de Euclides”, la columna de Gonzalo Sobral en Conexión Empresarial, el programa de Marcos Grolero y Verónica Bibiloni.
Sobral explicó que esta variante incorpora bloqueos para materiales sensibles, controles parentales y un “modo estudio” que busca evitar que el adolescente reciba directamente una respuesta. En cambio, la herramienta plantea preguntas y procura acompañar el razonamiento.
Según explicó, los padres pueden vincular sus cuentas con las de sus hijos adolescentes sin acceder a sus conversaciones. Entre las opciones de control figuran establecer horarios de descanso o restringir determinadas temáticas. “Lo que todo el mundo le pide a ChatGPT y a sus primos hermanos es un poco de regulación”, señaló.
El desafío del modo estudio
Para Sobral, uno de los aspectos más interesantes de esta nueva modalidad es que intenta convertir a ChatGPT en algo más parecido a un guía que a una herramienta para resolver tareas. Sin embargo, advirtió que los adolescentes rápidamente pueden encontrar mecanismos para llegar igualmente a la respuesta final.
El especialista también se refirió a los sistemas de predicción de edad, que no son nuevos y que ya utilizan desde hace años distintas plataformas digitales. A partir de los horarios, las temáticas consultadas y las formas de interacción, los sistemas pueden elaborar una aproximación sobre quién está detrás de una cuenta.
Pero el verdadero debate, según Sobral, aparece cuando se analiza qué ocurre con el pensamiento crítico. El problema no se limita a que un estudiante le pida a una inteligencia artificial que le haga un resumen o resuelva un ejercicio, sino a que termine aceptando la primera respuesta sin analizarla.
“Si vos no usás el cerebro para pensar, razonar, sopesar y demás, la vida siempre te pone un montón de alternativas por delante”, sostuvo. En ese sentido, planteó que el riesgo aparece cuando la respuesta automática reemplaza la capacidad de evaluar, comparar y decidir.
Fluidez contra profundidad
Sobral señaló que dentro de la academia comienzan a aparecer dos grandes posiciones frente al uso de inteligencia artificial en la educación. Una de ellas es más crítica y advierte que delegar en ChatGPT la síntesis, la resolución de problemas o determinadas tareas intelectuales puede significar saltearse un esfuerzo mental necesario para construir conexiones a partir de la memoria y el aprendizaje.
El resultado, resumió, puede ser una enorme fluidez acompañada de una superficialidad preocupante: “Hay fluidez, sí, pero hay una superficialidad absoluta”.
La otra mirada es más integradora y plantea que la tecnología puede asumir tareas de menor orden cognitivo, como resumir, buscar datos o facilitar determinados procesos, para liberar tiempo destinado a crear, criticar y evaluar.
En ese marco, el “modo estudio” podría convertirse en una herramienta interesante, porque utiliza una dinámica cercana al método socrático: en lugar de entregar inmediatamente una solución, formula preguntas para que el estudiante avance en su propio razonamiento.
El proceso importa más que el resultado
Como docente universitario, Sobral explicó que el avance de la inteligencia artificial también lo obliga a modificar la forma de evaluar a sus estudiantes. En una de las materias que dicta en ingeniería, comenzó a darle mayor importancia al proceso de elaboración de los trabajos y no solamente al resultado final.
“Yo quiero empezar a ver el proceso más que el resultado”, explicó. Por eso, pide a los estudiantes que primero conversen con él sobre el tema que eligieron, que presenten una versión preliminar y que luego entreguen el trabajo definitivo.
La razón es que, para Sobral, el proceso mental es precisamente donde se produce el aprendizaje. Un texto perfectamente terminado puede ser correcto desde el punto de vista formal, pero no necesariamente demuestra que quien lo presentó haya comprendido aquello que está entregando.
“Yo quiero ver el proceso mental, porque en ese proceso mental es donde vos entendés el producto final que te entregaron”, afirmó.
También puso el foco en algo que considera difícil de reproducir con una herramienta de inteligencia artificial: la voz personal. Para él, un trabajo académico no debería limitarse a presentar información correctamente ordenada, sino que debe mostrar qué piensa el estudiante, qué lo llevó a elegir un tema y qué le genera aquello que está analizando.
“Quiero ver tu análisis de esto. Esto es aséptico, es un quirófano lo que me entregaste. Yo quiero ver tu análisis”, planteó.
Cuando todas las respuestas parecen iguales
Otro de los problemas que Sobral identificó es la tendencia de las herramientas de inteligencia artificial a producir respuestas similares cuando reciben instrucciones similares. El fenómeno puede trasladarse incluso al mundo laboral.
Imaginó, por ejemplo, un proceso de selección en el que cientos de candidatos utilizan ChatGPT para redactar su presentación personal. Si todos solicitan algo parecido, las respuestas pueden terminar teniendo estructuras y argumentos muy similares.
La explicación está en el funcionamiento probabilístico de estos sistemas. Sobral recordó una explicación que había dado Nicolás Jodál durante Pensar Global: ChatGPT selecciona probabilísticamente una palabra que considera adecuada para continuar una secuencia y repite ese proceso sucesivamente.
Por eso, advirtió que cuando todos recurren a la misma herramienta para expresarse, la capacidad de diferenciarse puede quedar precisamente en aquello que la inteligencia artificial no puede aportar por sí sola: la experiencia personal, el criterio y una voz propia.
La educación frente al atajo
El desafío, entonces, no parece ser simplemente decidir si los estudiantes pueden o no utilizar ChatGPT. El problema central pasa por determinar qué tareas pueden delegarse y cuáles deberían seguir exigiendo un esfuerzo intelectual personal.
La conversación también llevó a recordar los modelos educativos basados en preguntas de verdadero o falso y múltiple opción. Verónica Bibiloni contó su experiencia estudiando en Estados Unidos, donde observó un mayor uso de estas modalidades, en contraste con evaluaciones que exigían desarrollar respuestas y mostrar el proceso de razonamiento.
Sobral relató, en ese sentido, una experiencia reciente en la que utilizó preguntas de múltiple opción con cuatro respuestas posibles, todas razonables, aunque solamente una respondía correctamente a la pregunta planteada. La cantidad de estudiantes que tuvieron dificultades para identificar la respuesta correcta lo llevó a cuestionarse sobre la forma en que están aprendiendo.
El episodio terminó funcionando como una demostración práctica del problema que atravesaba la propia columna: no alcanza con reconocer información correcta. También es necesario saber qué información corresponde utilizar, en qué contexto y por qué.
La inteligencia artificial puede convertirse en un tutor interactivo capaz de acompañar el aprendizaje, pero para Sobral la discusión de fondo sigue siendo otra: cómo lograr que la tecnología ayude a pensar en lugar de convertirse en el mecanismo que evita hacerlo.
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