La irrupción de la IA generativa en las aulas ha transformado la manera en que los estudiantes acceden a la información y elaboran sus trabajos académicos. Sin embargo, un estudio elaborado por la Escola Pia de Catalunya y la Universitat Oberta de Catalunya pone de manifiesto que los jóvenes no están verificando adecuadamente las respuestas que obtienen de estas herramientas. El informe, que ha analizado el comportamiento de 3.700 estudiantes de escuelas concertadas, indica que solo un 10% de los alumnos de ESO y bachillerato contrasta siempre la información obtenida mediante IA generativa. Los datos revelan una realidad preocupante: un 23% de los jóvenes afirma que verifica a menudo las respuestas, un 32% lo hace a veces, un 21% raramente y un 11% nunca. Esto significa que más de la mitad de los estudiantes no tiene un hábito sólido de verificación de la información que recibe de la IA, lo cual los expone al riesgo de incorporar errores o informaciones sesgadas en sus trabajos académicos. Las estrategias que utilizan para verificar son variadas: contrastar con fuentes académicas, consultar a profesores y familiares, o buscar opiniones de expertos, entre otras.
El estudio también revela que el nivel de conocimiento de la IA generativa entre los estudiantes es muy desigual. Un 34,8% de los encuestados declara tener un conocimiento bajo o muy bajo de esta tecnología, mientras que un 46,6% se sitúa en niveles altos. Esta diferencia refleja que, aunque algunos jóvenes han adoptado la IA como una herramienta habitual en su día a día, una parte importante del colectivo estudiantil todavía no ha desarrollado las competencias necesarias para aprovechar su potencial. Los investigadores señalan que esta brecha de conocimiento se explica en parte por la vía principal a través de la cual los estudiantes aprenden a utilizar la IA: el autoaprendizaje. La mayoría de los jóvenes han aprendido a usar estas herramientas por prueba y error, sin una formación estructurada que les proporcione las herramientas críticas para evaluar la información que reciben. Esta falta de guía explica, en buena parte, la baja incidencia de la verificación de la información.
El uso de la IA se limita a la generación de texto
El análisis de las prácticas de uso de la IA generativa entre los estudiantes muestra una clara concentración en la generación de contenido escrito. El uso más extendido es la producción de textos, una actividad para la que los jóvenes recurren a herramientas como ChatGPT. Los usos más avanzados, como la generación de imágenes, vídeo, código, simulaciones o la ingeniería de prompts, son mucho menos frecuentes entre el alumnado. Esta limitación en el uso de la IA refleja tanto el desconocimiento de las posibilidades de la tecnología como la falta de formación específica para otras aplicaciones. Los investigadores consideran que la diversificación de las herramientas y de los usos de la IA debería ser un objetivo pedagógico para las escuelas, que deberían introducir a los estudiantes en la utilización de la IA para tareas más allá de la mera generación de texto.
Marta López, miembro del equipo de coordinación del estudio y responsable del grupo de investigación en Educación de la UOC, ha subrayado la necesidad de construir una cultura pedagógica de uso de la IA en las aulas. López considera que el primer paso es que la escuela asuma un papel activo en la formación de los estudiantes, en lugar de limitarse a reaccionar ante los cambios tecnológicos. "El primer paso es que la escuela asuma un papel activo", ha afirmado la investigadora.
Un segundo reto que López Costa ha señalado es la necesidad de enseñar a verificar la información. Según ella, esta competencia debería ser central en el currículum académico: contrastar respuestas, buscar fuentes fiables, detectar errores, entender los sesgos y no confundir la fluidez textual con la veracidad. La investigadora ha insistido en que los estudiantes deben desarrollar un pensamiento crítico que les permita evaluar la calidad de la información que reciben, independientemente de la fuente.
La formación del profesorado, otro reto fundamental
Ramon Puig, impulsor de la iniciativa y miembro de la comisión sobre IA de la Escola Pia de Catalunya, ha puesto el acento en la formación del profesorado como otro de los retos pedagógicos que plantea la irrupción de la IA en las aulas. Según Puig, los docentes deben convertirse en referentes de criterio en el entorno digital. En lugar de actuar como policías de la IA, los profesores deberían hacerlo como guías que ayuden a los estudiantes a verificar, interpretar y preservar su autoría. La formación del profesorado, que actualmente es insuficiente en la mayoría de los centros, debería proporcionar a los docentes las herramientas para integrar la IA en su práctica docente de manera crítica y reflexiva. Esto incluye tanto la capacidad de utilizar la IA como herramienta de apoyo a la enseñanza como la competencia para evaluar las producciones de los estudiantes, teniendo en cuenta el uso que han hecho de estas tecnologías.
El estudio concluye con una serie de recomendaciones para las escuelas que quieren integrar la IA generativa de manera responsable. La primera recomendación es la elaboración de un protocolo o normativa de centro que garantice unos criterios comunes sobre qué es la IA generativa y qué límites tiene. Este protocolo debería ser conocido por toda la comunidad educativa y debería establecer pautas claras sobre cuándo y cómo se puede utilizar la IA en el trabajo académico.
La segunda recomendación es hacer de la escuela un espacio de aprendizaje crítico, donde los estudiantes desarrollen las competencias para evaluar la información y para comprender las implicaciones éticas del uso de la IA. La tercera recomendación es integrar la dimensión ética en la enseñanza de la IA, de manera que los estudiantes sean conscientes de los riesgos y las limitaciones de estas herramientas. Finalmente, el estudio recomienda diversificar las herramientas y los usos de la IA más allá de ChatGPT y de la generación de texto, introduciendo a los estudiantes en otras aplicaciones de la IA que puedan ser relevantes para su aprendizaje.