Solo un 10 % del de los estudiantes verifica siempre la información de la IA generativa

Un estudio de la Escuela Pía de Cataluña (EPC) y la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) sobre el uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en las escuelas concluye que la verificación de la información contenida en las respuestas es el gran punto débil de la aplicación académica de esta tecnología, puesto que solo un 10 por ciento del alumnado contrasta “siempre” las respuestas obtenidas. Un 23,8 por ciento de los jóvenes afirma que las verifican “a menudo”, mientras que más de la mitad señalan que lo hacen “a veces” (32,9 por ciento) o “raramente” (21,7 por ciento), y un 11,5 por ciento reconocen que no las verifican “nunca”.

El informe, el primero de estas características que se realiza a escala europea, recopila indicadores de tendencias y patrones de comportamiento sobre la IAG a partir de una amplia muestra de 3 700 alumnos de ESO y bachillerato de 17 centros concertados catalanes. El estudio expone que el conocimiento de la IAG entre el alumnado es desigual: un 34,8 por ciento declara un conocimiento bajo o muy bajo de esta tecnología, mientras que un 46,6 por ciento se sitúa en niveles altos.

Además, revela que la principal vía para aprender a utilizar la IAG es el autoaprendizaje. Según Marta López Costa, miembro del equipo de coordinación del estudio y una de las responsables del grupo de investigación en Educación (GREDU) de la UOC, así como profesora de los Estudios de Psicología y Ciencias de la Educación, “la escuela tiene un papel relevante en este aspecto, pero es todavía irregular”.

Las conclusiones del análisis muestran que actualmente el uso más extendido de la IAG entre el alumnado es el textual. Es decir, la utilizan para generar principalmente contenido escrito. Los usos más avanzados —entre los que se incluye la generación de imagen, vídeo, código, simulación o ingeniería de prompts— son mucho menos frecuentes.

Los autores —entre los que también figuran el catedrático Antoni Badia y la profesora Lorena Becerril, investigadores del Seminario de Investigación sobre IAG y formación, enseñanza y aprendizaje (SINTE-GenAI) y docentes de los mismos Estudios que López— también han constatado que la tecnología ya forma parte de la vida académica cotidiana, teniendo en cuenta que el 54,9 por ciento declara utilizar dispositivos electrónicos para estudiar entre una y tres horas diarias, y un 27,1 por ciento señala que los utiliza más de tres horas.

A la luz de los resultados de la iniciativa, López considera que la prioridad para conseguir una adopción satisfactoria de esta tecnología en las escuelas es “construir una cultura pedagógica de uso de la IA”. En este sentido, considera que “el primer paso es que la escuela asuma un papel activo”, porque el informe muestra que el alumnado ya utiliza la IAG, pero a partir del autoaprendizaje. “El centro tiene que pasar de la tolerancia o la reacción puntual a una estrategia explícita, progresiva y compartida”, propone la investigadora. “Hay que transitar de un uso intuitivo a una competencia digital académica crítica y sistematizada”, añade.

Ramon Puig, impulsor de la iniciativa y miembro de la comisión sobre IA de la Escuela Pía de Cataluña, introduce en la ecuación el factor de la edad. “El análisis de los datos muestra que la escuela no puede dar la misma respuesta en todas las etapas: en la ESO hay que alfabetizar en IA, mientras que en bachillerato hay que exigir autoría y capacidad de defender el proceso que se ha seguido”, señala.

Enseñar a verificar la información obtenida de la IAG es para Marta López el segundo reto para los centros escolares. “Esta tendría que ser una competencia central: contrastar respuestas, buscar fuentes fiables, detectar errores, entender sesgos y no confundir fluidez textual con veracidad”, apunta la investigadora, adscrita junto con sus compañeros al centro de investigación UOC-FuturEd.

De hecho, como parte del estudio se ha elaborado un conjunto de recomendaciones para los centros educativos que insiste en que la verificación debe convertirse en una exigencia habitual de las tareas escolares con IAG. “Además, el alumnado necesita saber cuándo la IAG es una ayuda legítima, cuando hay que limitar su uso y qué parte del proceso tiene que ser propia”, explica López. “Esto afecta directamente a la evaluación: pedir un producto final no es suficiente; hay que pedir evidencias del proceso, justificación de decisiones y trazabilidad del uso de la IA”, subraya.

Para Puig, la cuestión clave ya no es si el alumnado utiliza la IA, sino cómo lo hace. “A medida que avanza la etapa educativa, esta tecnología entra más en las tareas académicas, y también aumenta el riesgo de que sustituya partes esenciales del aprendizaje”, detalla el docente.

La formación del profesorado es también un factor importante, que la investigadora de la UOC pone de relieve. “Sin criterios compartidos entre docentes, el alumnado recibirá mensajes contradictorios: en una asignatura se permitirá una cosa, mientras que en otra se prohibirá y en una tercera no se hablará del tema”, señala. En consecuencia, “la clave es el liderazgo docente e institucional”.

López cree que ahora la IAG se asocia sobre todo a la producción de textos, pero opina que puede servir para mucho más: comparar explicaciones, generar preguntas, simular roles, revisar argumentos, adaptar materiales, crear ejemplos, ayudar a planificar o contribuir a la comprensión. “La cuestión es evitar que se reduzca a redactar más rápidamente”, afirma.

En la misma línea, Puig considera que “el gran reto pedagógico es situar al profesorado como referente de criterio en el entorno digital: no como ‘policía’ de la IA, sino como guía para verificar, interpretar y preservar la autoría del alumnado”.

En este nuevo contexto, surge la pregunta de si el uso de la IAG debe convertirse en una competencia básica que las personas tienen que aprender en la escuela, tal y como se aprende a leer, escribir, sumar, restar o multiplicar. Marta López cree que sí, pero hace una precisión importante: “No tendría que ser una competencia básica entendida como el hecho de saber usar una herramienta concreta, sino como la capacidad de convivir, aprender, trabajar y pensar críticamente en un entorno en el que la IA formará parte de muchas prácticas sociales y profesionales”.

“El alumnado tiene que aprender a formular buenas preguntas, interpretar respuestas, detectar errores, entender limitaciones, proteger datos, reconocer sesgos, atribuir correctamente el uso de la tecnología y decidir cuándo no conviene utilizarla”, afirma López.

La investigadora explica que existen marcos internacionales de competencia digital que ya la han incorporado —por ejemplo, DigComp 3.0—, y concluye que la IAG “no sustituye las competencias básicas tradicionales; las hace todavía más necesarias”. “Para utilizar correctamente la IA, es necesario leer bien, escribir bien, razonar bien, tener conocimientos previos y saber contrastar”, señala.

El equipo que ha participado en el estudio ha elaborado una serie de recomendaciones pedagógicas con el objetivo de ofrecer un marco de actuación que permita pasar de un uso intuitivo de la tecnología hacia una competencia digital académica crítica y sistematizada, fundamentada en el rigor pedagógico y el acompañamiento docente. Estas recomendaciones pueden resumirse en este decálogo:

1. Elaborar un protocolo o una normativa de centro que garantice unos criterios comunes sobre qué es la IAG, cómo funciona y cuáles son sus límites.
2. Convertir la escuela en el principal espacio de aprendizaje crítico sobre la IAG.
3. Enseñar explícitamente a verificar la información generada por IA. El hecho de contrastar fuentes tiene que ser parte de la tarea, no una recomendación opcional.
4. Trabajar el prompting como una competencia académica. Formular, concretar, reformular y ajustar demandas tiene que convertirse en objeto de aprendizaje.
5. Definir criterios claros sobre usos permitidos, usos limitados y usos no aceptables. El alumnado necesita saber qué se considera ayuda, qué es delegación y qué puede ser plagio.
6. Integrar la dimensión ética: privacidad, sesgos, autoría y responsabilidad. La IA no es solo una herramienta técnica; implica decisiones morales y sociales.
7. Utilizar la IAG como recurso complementario, no sustitutivo. La inteligencia artificial tiene que enriquecer los procesos de aprendizaje, no reemplazar materiales, interacción docente o esfuerzo cognitivo.
8. Diversificar herramientas y usos más allá de ChatGPT y de la generación de texto. Hay que comparar plataformas, explorar funciones distintas y evitar una visión reducida de la IAG.
9. Adaptar el uso de la IAG a cada materia y situación de aprendizaje. No tiene el mismo sentido en idiomas, ciencias sociales, matemáticas, arte o educación física.
10. Acompañar especialmente al alumnado con menos autoeficacia o menos familiaridad digital. La IAG puede reducir desigualdades si se ofrece un acompañamiento adecuado, pero también puede ampliarlas si se deja solo en manos de la iniciativa individual.

AGENCIA SINC