Los estudiantes que utilizan inteligencia artificial para hacer trampa en sus tareas o exámenes son fuente de mucha discusión. Pero algunos científicos sostienen que el mayor riesgo de que los estudiantes utilicen la IA es que simplemente no aprenderán.
Alrededor del 90% de los 1.100 estudiantes estadounidenses encuestados en universidades de dos y cuatro años en 2025 informaron que utilizaban IA generativa para todo, desde redactar tareas hasta aclarar conceptos complejos.
Pero cuando los estudiantes utilizan la IA como profesor o compañero de aprendizaje, en lugar de como generador de respuestas instantáneas, ¿facilita o dificulta el aprendizaje?
Somos economistas que intentamos responder a esta pregunta diseñando una herramienta de inteligencia artificial que utiliza la función GPT personalizada de ChatGPT, con el acceso web al chatbot deshabilitado.
Llamamos a la herramienta Macro Buddy y la entrenamos para guiar a algunos estudiantes en una de nuestras clases de macroeconomía básica en la Universidad de Wisconsin, La Crosse, a través de su razonamiento en lugar de darles respuestas directas.
En nuestra investigación, realizada en la primavera de 2025, descubrimos que los estudiantes que utilizaron Macro Buddi, con discusión entre pares, obtuvieron puntuaciones más altas en los exámenes que los estudiantes que trabajaron solos, sin este tutor de IA.
Los estudiantes utilizan cada vez más la inteligencia artificial para ayudarles a aprender. Mascot/iStock/Getty Images Conoce a tu nuevo maestro
Uno de nuestros cursos de macroeconomía inscribió a 140 estudiantes universitarios, en su mayoría en su primer o segundo año de universidad, divididos en cuatro secciones.
Los materiales, tareas y exámenes de los estudiantes fueron idénticos en las cuatro clases. En general, a los estudiantes no se les permitía utilizar herramientas de inteligencia artificial ni colaborar con sus compañeros durante los exámenes. Los estudiantes tomaron todas las pruebas en persona y no se les permitió consultar notas u otros materiales durante el examen.
Como resultado, los resultados del examen reflejan lo que los estudiantes entendieron y pudieron explicar por sí mismos, sin la ayuda de inteligencia artificial ni ninguna otra fuente externa.
Después de que todos los estudiantes tomaron su primer examen, asignamos aleatoriamente cuatro clases para estudiar en un formato diferente.
Animamos a un grupo de estudiantes a trabajar individualmente, sin Macro Budi; el segundo grupo de estudiantes trabajó en grupos, sin Macro Buddy; el tercer grupo de estudiantes trabajó individualmente, con Macro Buddy; y el cuarto grupo de alumnos trabajó en grupos, con Makro Buddy.
Queríamos comparar cómo los diferentes enfoques de aprendizaje (trabajar solo, trabajar con colegas, usar Macro Buddi o una combinación de ambos) afectaban el desempeño de los estudiantes en los exámenes.
Las habilidades de Macro Buddy
Capacitamos a Macro Buddi con transcripciones de conferencias, diapositivas y preguntas de tarea específicamente de este curso de macroeconomía.
Macro Buddy tenía desactivado el acceso a Internet, por lo que dependía únicamente de los materiales del curso del instructor.
Macro Buddy está diseñado para actuar como profesor, no como contestador automático. En lugar de brindarles a los estudiantes soluciones completas, Macro Buddy hizo preguntas de seguimiento destinadas a guiar a los estudiantes hacia una respuesta.
Por ejemplo, si un estudiante preguntara por qué unos precios más bajos podrían aumentar el gasto de los consumidores, Macro Buddy no ofrecería una explicación rápida y completa. Más bien, cabría preguntarse qué sucede con el poder adquisitivo de la gente cuando los precios caen. A continuación, el alumno tendría que conectar los conceptos y explicar su razonamiento, con sus propias palabras, paso a paso.
Esta distinción entre explicar una idea y obtener una respuesta preparada es importante.
Una herramienta de inteligencia artificial que simplemente proporcione respuestas puede permitir a los estudiantes evitar pensar en un problema. Un estudio encontró que cuando los estudiantes dependen de un chatbot como muleta, su desempeño es peor cuando ya no tienen acceso a él. La herramienta de preguntas requiere que los estudiantes hagan el trabajo ellos mismos, incluso mientras reciben orientación. Es precisamente el proceso lo que hace que el aprendizaje se mantenga.
¿Qué pasó con el aprendizaje de los estudiantes?
Un grupo de estudiantes que continuaron trabajando individualmente, sin inteligencia artificial, sirvió como grupo de control.
Los otros tres grupos cambiaron sus métodos de aprendizaje: uno comenzó a trabajar en grupos sin inteligencia artificial, otro trabajó individualmente con Macro Buddy y el último grupo combinó el trabajo grupal con Macro Buddy.
Las puntuaciones promedio de todos los estudiantes cayeron cuando tomaron el segundo examen, en los cuatro grupos de estudio.
Sin embargo, en el tercer examen, las diferencias entre las secciones se hicieron más claras.
Los estudiantes que utilizaron tanto Macro Buddy como discusión grupal obtuvieron los puntajes promedio más altos. Los estudiantes que utilizaron Macro Buddi solo también obtuvieron puntuaciones más altas que aquellos que trabajaron solos sin Macro Buddi. Los estudiantes que trabajaron en grupos sin Macro Buddies mostraron mejoras menores en comparación con los estudiantes de otros grupos.
El tercer examen se realizó unas semanas después de que introdujimos los nuevos formatos de aprendizaje.
En este punto, es posible que los estudiantes del grupo combinado se sientan más cómodos usando Macro Buddi para evaluar su comprensión y al mismo tiempo explicar ideas a sus compañeros de clase. Trabajar con pares significó articular claramente el razonamiento y responder preguntas, lo que puede profundizar la comprensión con el tiempo.
¿Por qué es esto importante?
A algunos críticos de la IA les preocupa que los estudiantes dependan de ella para hacer las partes más difíciles del aprendizaje por ellos. Esto refleja el temor de que los estudiantes dejen de practicar las habilidades que desarrollan la experiencia. Los estudiantes se vuelven expertos en sus campos mientras lidian con material confuso, revisan explicaciones y ven si realmente entienden una idea.
Nuestro experimento sugiere que la erosión del aprendizaje cuando se utiliza la inteligencia artificial no es inevitable.
Hemos descubierto que cuando la IA está diseñada como un profesor que hace preguntas en lugar de simplemente dar respuestas (y cuando también se pide a los estudiantes que expliquen sus pensamientos a sus compañeros de clase), la tecnología puede apoyar el aprendizaje, no reemplazarlo.
La mayoría de los estudiantes de hoy utilizan chatbots de propósito general que no están diseñados como tutores. Escriben una pregunta y obtienen una respuesta. Pero nuestros hallazgos sugieren que incluso pequeñas decisiones de diseño, como crear un chatbot de IA con preguntas orientadoras, pueden moldear la forma en que los estudiantes interactúan con el material.
La discusión entre pares también añade algo al proceso de aprendizaje que la inteligencia artificial no puede proporcionar: responsabilidad social y exposición a razonamientos alternativos.
En conjunto, estas prácticas alientan a los estudiantes a pensar más activamente sobre los problemas.
La evidencia de nuestro experimento resalta una diferencia práctica: la IA se puede utilizar para reemplazar el pensamiento o para respaldarlo. El impacto puede depender menos de la tecnología en sí y más de cómo se estructura e integra en el aprendizaje.
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