La llegada de la IA y el problema de la evaluación en la docencia universitaria

El sistema educativo en crisis

Como estudiante recién graduado del Máster, me preocupa el futuro de la universidad. Ya no solo a la hora de encontrar su significado –cosa que ha intentado una coetánea en una excelente reflexión sobre el significado de la universidad– sino sobre el sistema de aprendizaje y la capacidad de adaptarse a las necesidades del mercado laboral.

Si se podía decir que ya antes el sistema universitario estaba en “crisis”, hoy lo está aún más con la llegada de la IA y hace cuestionarnos profundamente el sistema de evaluación docente en este caso como recién ALUMNI UAM.

 La irrupción de la IA en el mundo académico y no académico 

La gran revolución de nuestros días es la Inteligencia Artificial por la “similitud” que tiene con el ser humano: razona y aprende. En cuanto al sistema educativo, el principal problema está en que el mundo fuera del aula está avanzando (con o sin IA) a un ritmo mucho más rápido que el mundo de dentro del aula. Esto genera un sinfín de incoherencias y podría dejar en “ridículo” el sistema de evaluación ante el desarrollo vertiginoso de la tecnología disruptiva y sus posibles usos (y mal usos).

Tal es la importancia de la IA que la RAE la escogió como palabra del año 2022. El poder de la IA radica en su capacidad de aprendizaje profundo (deep learning) que genera un output creíble. La novedad no es la IA generativa, sino las técnicas de aprendizaje automático con capacidades crecientes que, mediante la estructura de algoritmos en capas, crean una red neuronal artificial que aprende y toma decisiones como un humano (Muñoz, 2023). Los usos de la IA son infinitos, pero muchos de ellos generan gran repulsa e indignación, como el uso para la vigilancia social mediante análisis facial, el control y manipulación de redes sociales, la creación de contenido falso, el uso indebido de datos personales o los robots autónomos como los drones usados en la guerra (Martínez, 2023).

La llegada de esta herramienta al mundo académico supone al mismo tiempo un potencial y un riesgo puesto que esta tecnología va mucho más allá de un simple “buscador” web porque es capaz de efectuar tareas humanas (ej. resumir textos, traducir textos, generar ensayos, componer música, escribir libros de ciencia ficción, redactar discursos, aprender estilos de escritura o pintura, dibujar, modificar imágenes, reproducir voces, etc.). Estas producciones, según su contenido ya han recibido nombres como el synthetic media o los deepfakes. El potencial de generación es infinito. ¿Dónde está el límite?

Ello hace necesario replantearse todo el sistema educativo con particular énfasis en el sistema de evaluación (muy basado en memorizar información y contenidos y realizar ensayos y trabajos fuera del aula) que debe cambiar para adaptarse a las nuevas tecnologías disponibles.

Demonizar la IA y querer luchar contra ella es cómo querer luchar contra el fenómeno de las redes sociales, siendo por tanto una batalla perdida, al menos fuera del aula.

Características y consecuencias de la IA en el sistema de evaluación docente

Actualmente nos encontramos con un sistema de enseñanza/aprendizaje mixto (que incorpora en cierto modo la tecnología: plataformas de aprendizaje, búsqueda de información, trabajo colaborativo, etc.) pero, por el contrario, con un sistema de evaluación completamente analógico y reticente a incorporar la tecnología y, en concreto, este tipo de tecnología.

Dos características principales de la IA en el ámbito educativo son la humanización de la respuesta y su necesidad de supervisión humana. En el primer aspecto hace que sea casi imposible discernir si una tarea ha sido efectuada por la IA o por un humano puesto que ésta tiene capacidad creativa y naturalidad en el lenguaje. El segundo aspecto tiene que ver con las incoherencias de las respuestas. Llorens (2023), resalta la importancia de “tener en cuenta que la IA no puede reemplazar completamente al profesorado humano, ya que la enseñanza y el aprendizaje son actividades complejas que requieren la interacción humana y el pensamiento crítico”.

En el ámbito académico encontramos las siguientes consecuencias:

• El riesgo de plagio o fraude. Se hace evidente al plantear la duda sobre si el profesor está corrigiendo al estudiante o a la máquina que le ha hecho la tarea.
• De la búsqueda activa de información a la actitud pasiva. La principal diferencia con respecto a un buscador tradicional es que el uso de la IA permite usar un output desde una posición totalmente pasiva ante el aprendizaje. Bajo esta dinámica, el output dado por la IA es directamente la respuesta a algo concreto lo que anula la necesidad de buscar, sintetizar, analizar o contrastar información.
• La desaparición del buscador tradicional. Siguiendo el punto anterior, el buscador tradicional que implica una búsqueda activa de información (contraste de páginas webs, fuentes…etc.) para formar una opinión personal puede perder peso frente el uso de los Chats de IA que van al grano de la pregunta (sin generar valor añadido por la inteligencia natural o humana).
• Desde el inicio del pensamiento al fin del mismo. La forma en la que se utiliza la IA corresponde a una decisión estrictamente personal que determinará si se utiliza para marcar el inicio del pensamiento o el fin del mismo.
• El potencial de aprendizaje. Uno debe desconfiar de los servicios que se ofrece de forma gratuita porque generalmente se pagan con el valor de nuestros datos personales además de la “capacidad de aprendizaje o entrenamiento” de la máquina.
• El potencial uso en el ámbito investigador. Si ya en el ámbito de la docencia el ChatGPT puede parecer revolucionario, en el ámbito investigador lo es aún más. Es necesario incorporarlo en la investigación, la cuestión es cómo. Además, otra curiosidad es que, aunque se desapruebe su “coautoría” en los trabajos (cosa que ahora parecería algo extraña). Aparezca o no la IA, siempre va a permanecer una herramienta siempre disponible y accesible.
• La generación de desigualdades y brechas. La permisividad de su uso o no podrá generar grandes desigualdades entre personas, centros o países en cuanto a los resultados de las publicaciones en el ámbito profesional.

Hacia un nuevo modelo de evaluación del aprendizaje tomando como excusa IA

Hasta ahora la evaluación se basaba en los principios auspiciados desde el plan Bolonia del EEES compuesta por la evaluación final y la evaluación continua. Sin embargo, las dinámicas existentes en las formas de evaluación podrían resultar repetitivas y poco creativas con el riesgo de no reflejar realmente las capacidades del estudiantado e incluso generar efectos perversos en los cuales no tengo tiempo de entrar.

Reconsiderar las formas de evaluación y aprendizaje no es un capricho, sino una necesidad máxime en la situación actual y futura.

Entre las propuestas posibles está el convertir el riesgo de la IA en oportunidad (a través del concepto clase invertida o flipped-classroom); pasar del conocimiento teórico al aplicado (valorar la capacidad de análisis, reflexión, contraste, pensamiento crítico, etc.); renovar la dinámica en el aula (el profesor debe ir más allá de ser un mero transmisor de conocimiento y el aula debe convertirse en un espacio de debate y reflexión); potenciar las actividades orales dentro del aula (fomentar el debate, la charla o coloquio, porque cualquiera puede leerse las diapositivas desde su casa sin tener que acudir a la universidad); la vuelta al examen oral (vuelve a cobrar sentido como un posible sistema de evaluación); valorar las preguntas (permite evaluar de una forma distinta someter la IA a una “prueba de carga”); apostar por la lectura (complementar el aprendizaje con la lectura individual que instruye, mejora la capacidad comunicativa, la expresión y estimula el cerebro) y por último, respetar la libertad de cátedra (ya que cada asignatura es única y debe evaluarse según el método que más le convenga).

Las líneas de actuación parecen claras: sacarle el máximo provecho al chatGPT, a la IA y al resto de las tecnologías disruptivas cambiando la forma en la que se evalúa con inteligencia y con recursos (porque soy consciente de que algunas de mis propuestas son inviables para grupos numerosos de estudiantes universitarios). Pero, sobre todo, respetar la libertad de cátedra para motivar al profesorado y renovar la dinámica en el aula para lograr que la Universidad vuelva a motivar al estudiantado. Aunque suene pretencioso, es uno de los mayores retos del futuro cercano del sistema educativo en su conjunto.

¿Está siendo la universidad puntera como está llamada a ser?

Aunque soy muy joven, da miedo especular ¿qué vendrá luego? Pensar que muchos de nuestros profesores habían nacido en una época sin internet ni teléfonos móviles, cuando muchos de los estudiantes de ahora recurren a sistemas de IA para realizar entregas son solo muestras de lo rápido que parece avanzar la tecnología en la sociedad del conocimiento (y desconocimiento).

Creo que la llegada de la IA al aula es toda una oportunidad para darle una vuelta de tuerca a la evaluación del sistema educativo en general y del universitario en particular. Un sistema en el que los estudiantes recurren a la vía rápida para quitarse los trabajos de encima, en el que se pasa lista para lograr asistencia o en el que se organizan interesantísimas conferencias presenciales a las que nadie asiste es un sistema colapsado. Creo que nuestro sistema educativo antes y después de la irrupción de la IA está en crisis (si esa es la palabra). Un sistema educativo que no motiva a la gran mayoría de estudiantes es un sistema fallido.

La modernización del sistema de aprendizaje debe liderarse desde la universidad, puesto que es aquí donde nacen los futuros docentes e investigadores. La nueva universidad deberá ser un espacio que inculque a los estudiantes cualidades y valores que le serán válidos en todos los aspectos de la vida profesional y personal.

La formación deberá conectar con los aspectos prácticos de los empleos de los futuros egresados (ej. de ahí la importancia de las salidas (viajes de estudios) o el “trabajo en campo” para interiorizar y completar contenido teórico) y verdadera evaluación deberá fomentar al máximo el pensamiento crítico y la reflexión. Evidentemente, cada asignatura tendrá mayor o menor facilidad en acoger dichas dinámicas. Yo tuve el privilegio de compartir con mis compañeros y tres de mis profesores del Máster de Desarrollo Económico y Políticas Públicas de la UAM una experiencia de campo en un viaje a Tánger inolvidable.

Más allá de los contenidos técnicos

Creo que además del conocimiento, el mundo reclama muchas otras cualidades que también podrían ser aprendidas e interiorizadas en la universidad (humanismo, integridad, bondad, ética y creatividad). La universidad no puede limitarse a ser una simple “fábrica de egresados” (en palabras de un profesor de sociología mío).

La universidad debe pasar por la persona, no al revés. El sistema educativo y universitario debe inculcarnos principios y valores para hacernos mejores personas en todos los aspectos, desde el ámbito académico (personas más cultas, informadas y capaces) hasta el ámbito personal (llenas de principios y valores humanos). Sino ¿para qué sirve su paso a través de ella?

Es posible que las cosas del mundo “adulto” (pienso en el mundo profesional y político) fuesen mucho mejor si existiera desde las instituciones educativas un esfuerzo por potenciar el debate y discusión, la reflexión, el pensamiento crítico, la aplicación de contenido, la capacidad creativa, la inteligencia emocional, la resolución de problemas o muchas otras cualidades complementarias al lado académico. ¡Qué difícil resulta medir estos parámetros! Antes o después de la IA. Aquí citaría una frase que nos repite el catedrático de la UAM José María Mella en sus clases: “no es tanto la aptitud, si no la actitud”.

Por último, me parece curioso finalizar analizando las raíces de las palabras academia y evaluar. La palabra academia viene del griego akademeia y es nada menos que el lugar dedicado a un héroe griego en el que Platón enseñaba sus doctrinas. Este lugar era un jardín. Por otra parte, la palabra evaluar proviene del latin ex valere que significa “ser fuerte hacia afuera”. Sin embargo, no define el qué ni cómo se mide dicho valor.

 

 

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Adjunto el link al artículo completo de la revista Encuentros Multidisciplinares