El uso de IA lleva a una profesora de matemáticas de UC Berkeley a ver que “no tiene sentido” calificar los deberes
La afirmación de una profesora de matemáticas de UC Berkeley de que la IA ha vuelto inútil calificar los deberes desencadena una reconsideración más amplia de cómo —y si— el trabajo del curso debe contar para las notas universitarias. Muchos sostienen que los deberes deberían convertirse en práctica sin calificación, y que el aprendizaje debería evaluarse mediante exámenes presenciales supervisados, defensas orales o pruebas frecuentes que sea más difícil externalizar a la IA. Bajo todo ello late una pregunta más profunda sobre el propósito de la educación superior: ¿sigue siendo principalmente aprendizaje o se ha convertido en un sistema de credenciales y filtrado social que la IA ahora amenaza con trastocar?
Deberes vs. exámenes en la era de la IA
- Muchos sostienen que ahora hay poco sentido en calificar el trabajo para hacer en casa porque la IA y los bancos de soluciones hacen que hacer trampa sea trivial e indetectable.
- Otros señalan que esto no es del todo nuevo: incluso antes de la IA, los estudiantes compartían respuestas y reutilizaban conjuntos de problemas; la IA solo elimina la fricción y la negación plausible.
- Un cambio propuesto habitual: los deberes solo para practicar, con las notas basadas casi por completo en exámenes presenciales supervisados.
Papel y valor de los deberes
- Quienes apoyan los deberes sin calificar dicen que son esenciales para practicar, diagnosticar pronto malentendidos y desarrollar disciplina.
- Los críticos afirman que los deberes calificados miden sobre todo la diligencia y la habilidad para “hacer trampa” al sistema, inflan las notas y siempre fueron una señal débil del dominio real.
- Varios informan de sistemas en los que los deberes contaban mínimamente o nada, y los exámenes por sí solos determinaban la nota, a menudo con éxito.
Modelos alternativos de evaluación
- Las propuestas incluyen:
- Pruebas frecuentes escritas u orales en clase, problemas en la pizarra y defensas orales.
- Exámenes finales que dominan la nota, con recuperaciones o repeticiones para reducir la mala suerte de un “mal día”.
- Aulas invertidas, trabajo basado en proyectos o evaluación por portafolio.
- Modelos sin notas o de aprobado/suspenso que ponen el énfasis en la retroalimentación más que en la clasificación.
- Algunos defienden preguntas orales aleatorias sobre los deberes para verificar la comprensión.
Trampa, motivación y responsabilidad del estudiante
- Una postura: los adultos en la universidad deberían motivarse por sí mismos; si no hacen los deberes y suspenden el examen, es responsabilidad suya.
- Otra postura: muchos estudiantes capaces pero mal preparados necesitan incentivos estructurados y retroalimentación temprana; de lo contrario, se derrumban en el examen final y se desenganchan.
- Las opiniones difieren sobre si depender de “palos” significa que un estudiante “no es material para la universidad” o simplemente que no encaja con las prácticas docentes actuales.
La IA como amenaza y como herramienta
- Preocupaciones: la IA socava la evaluación tradicional, podría devaluar los títulos y quizá acabe reduciendo la demanda de educación superior.
- Los optimistas ven una “edad de oro” para los autodidactas: la IA puede tutorizar, corregir demostraciones y ofrecer retroalimentación detallada a escala.
- Hay incomodidad por el hecho de que los estudiantes cada vez prefieran más la IA a las horas de consulta con profesores y a los grupos de estudio, con resultados de aprendizaje dispares.
Temas más amplios de educación superior y política
- Debate sobre si las universidades deberían enseñar principalmente habilidades laborales, hacer investigación, otorgar credenciales a las élites sociales o fomentar el aprendizaje intrínseco.
- Algunos prevén consolidación o colapso de las instituciones más débiles y modelos más vocacionales o de tipo aprendizaje.
- Los debates largos secundarios discuten la provisión estatal frente a la privada, la política neoliberal y si los sistemas públicos son inherentemente ineficientes o no: las opiniones divergen de forma aguda.