Por: Cristian Villegas Director Instituto de Educación y Lenguaje Universidad de Las Américas
Si bien algunas universidades en el mundo venían trabajando inteligencia artificial, desde su masificación a fines del 2022, se instaló una pregunta incómoda en el sistema, ¿qué estamos formando cuando producir una respuesta parece importar más que en comprenderla? La IA permite que los estudiantes generen rápidamente resultados y hacer más rápidos sus trabajos, pero también, ha provocado cuestionamiento en el aprendizaje efectivo.
El 2024 el Digital Education Council encuestó a casi 4000 estudiantes de 16 países, de ellos, el 86% ya utilizaba IA y el 58% consideraba insuficientes sus conocimientos y habilidades al momento de la práctica. Esto evidencia que la adopción no equivale a preparación. Actualmente el sistema se ha volcado a la formación, pero esta no solo debe ser tecnológica sino también ética.
La IA permite liberar tiempo y es efectiva para que los estudiantes apoyen la exploración, contraste de ideas, síntesis y otros, pero cuando sustituye el pensar del estudiante o este acepta sus respuestas sin pensamiento crítico, el apoyo se transforma en sustitución del aprendizaje.
Esta realidad ha ido obligando a que las universidades regulen la IA, pero también ajusten los procesos evaluativos, avanzando en una evaluación práctica más que teórica. Aquí es donde se revitaliza el rol mediador del docente, quien debe construir desafíos pertinentes, acompañar procesos y potenciar el conocimiento. Elementos como la confianza, vínculo y diálogo, son claves y no sustituibles por la inteligencia artificial, por lo cual se debe avanzar en la humanización de la enseñanza, lo que no implica no reconocer el aporte de la tecnología, sino integrarla, pero teniendo presente que lo esencial es la relación docente-estudiante.
Las instituciones entraron en una carrera por integrar la IA muchas veces sin un foco claro en el aprendizaje, sino para no quedar atrás en esta suerte de carrera. La adopción debe ser racional y siempre apuntando en potenciar el aprendizaje, lo que va más allá sólo de comprar licencias, instalar asistentes o tutores.
En este ámbito, es necesaria en la educación superior, la alfabetización digital, el generar reglas de trasparencia de uso y modificar la evaluación tradicional, resguardar los datos, así como contar con políticas de integración. Pero también existen nuevos desafíos: ¿qué habilidades de IA debe tener un profesional que sale al mercado laboral?, ¿cuáles son las carreras que se requerirán en 10, 20 o 30 años más?, ¿qué carreras dejaran de tener demanda a corto plazo?
Estos elementos son parte de los desafíos actuales que enfrentan las casas de estudio, los cuales deben abordarse manera conjunta con actores, el Estado y el mundo privado. La universidad de los próximos años debe seguir siendo una academia, pero más conectada con las exigencias sociales y las necesidades productivas, en un escenario donde el tema no es si integrar IA o no, sino, como hacerlo de manera que potencia el desarrollo de la población.
