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El uso de inteligencia artificial (IA) por parte de los estudiantes de ingeniería en el aprendizaje de programación plantea importantes desafíos. Es habitual escuchar a los profesores, coordinadores, directivos sobre el reto que la IA representa dentro de las aulas. ¿Qué lugar debe ocupar en la formación de profesionales y cómo garantizar que su uso contribuya al aprendizaje sin reemplazarlo? ¿Cómo decidimos cuándo los estudiantes deberían usarla y cuándo no?
Estas preguntas se agudizan frente a los bajos rendimientos de los estudiantes y en el aumento del uso indebido de esta herramienta en trabajos prácticos, donde muchas veces se identifican niveles de programación avanzados que los estudiantes aún no dominan. Esto genera interrogantes en los profesores respecto al armado de ejercicios y la confección de evaluaciones a prueba de IA.
Excelente herramienta que genera dependencia
Es innegable que la IA es un excelente recurso en tareas de repetición, depuración, optimización del código y retroalimentación instantánea. Sin embargo, a menudo se observa una dependencia excesiva por los estudiantes y un debilitamiento en el aprendizaje de los conceptos y habilidades fundamentales de la programación.
Se ha vuelto un desafío diseñar estrategias pedagógicas que introduzcan esta herramienta de forma progresiva. Al mismo tiempo, su uso en la enseñanza trae cuestiones éticas y de plagios para los estudiantes, lo que hace indispensable la construcción de un entorno de confianza.
En este contexto actual, se pueden encontrar dos tipos de profesores: aquellos que ven un valor pedagógico en la incorporación del uso de asistentes como Copilot o ChatGPT y habilitan espacios de análisis y reflexión sobre el uso. Estos docentes entienden que, en el mundo laboral, la programación se realiza con IA y que es importante formar a sus estudiantes con herramientas que los acerquen al mundo profesional. Por otro lado, están quienes reconocen esta realidad, pero consideran que en los cursos iniciales es mejor priorizar la enseñanza tradicional de los conceptos fundamentales sin asistencia de IA. Para esto, diseñan sus clases y evaluaciones en papel para que los estudiantes desarrollen las habilidades cognitivas y lógicas sin recurrir a atajos.
Un estudio reciente, publicado en 2024 en la revista Education Sciences1 analizó el uso de herramientas de inteligencia artificial en un curso de Introducción a la Programación con 73 equipos de estudiantes de primer año de ingeniería. Los principales resultados muestran que su uso puede favorecer un aprendizaje más rápido y motivador gracias a una rápida retroalimentación y a la reducción de la carga de tareas repetitivas. No obstante, también advierte sobre riesgos como el desarrollo de una gran dependencia a la herramienta, falta de comprensión conceptual, la presencia de errores en la información y los desafíos éticos.2
Cómo y cuándo usar IA
A partir de las orientaciones de diferentes expertos en el tema, podemos considerar algunos criterios que podrían ayudar a decidir cómo y cuándo habilitar el uso de IA en un curso:
1. Socializar los Objetivos de Aprendizajes con los estudiantes y el contexto de cada tarea. Por ejemplo, si el objetivo es aprender a programar, es probable que lo más conveniente sea no usar un asistente de IA hasta no dominar el lenguaje. Luego, una vez que se dominan ciertos conocimientos, habilitar usos básicos con la IA como, por ejemplo, generar líneas de código de IA y comparar con su propio código. El beneficio que tiene este primer punto es el de construir junto a ellos una pensamiento crítico sobre el uso responsable de la IA, ayudándoles a comprender no solo cómo usarla, sino también para qué y cómo hacerlo según el objetivo de aprendizaje de cada actividad propuesta. Un nivel más profundo podría ser construir junto a los estudiantes esos objetivos de aprendizaje y explicitar el uso de IA aceptado para cada uno de ellos.
2. Construir un entorno de confianza y transparencia desplazando el enfoque de vigilancia y castigo. Guiar a los estudiantes en los procesos de transparencia que el profesor espera que se den en un curso, pautando normas y prácticas creativas de transparencia para cuando se utilice IA. Esto no solo ayudaría al profesor a entender el proceso de aprendizaje del estudiantesino que, además, permitiría que este cuente con un recurso de retroalimentación inmediata, analice los conceptos más difíciles con ejemplos simples, sin el temor de ser acusado de un uso indebido de un asistente.
3. Modelar con el ejemplo. La tarea del profesor no solamente es la de transmitir un conocimiento o información. Es importante ajustar las estrategias de enseñanza. Guiar el uso de herramientas generativas de IA en el curso puede ser un elemento útil para que los estudiantes aprendan a usarla críticamente. Un recurso que resulta útil es animar a los estudiantes a que puedan encontrar el error o la inconsistencia en el producto generado por la IA. Analizar juntos el uso de estas herramientas puede ayudar a que los estudiantes comprendan la importancia de mantener su propia voz y su análisis crítico sobre los diferentes resultados.
4. Repensar la evaluación. Al estructurar el programa y los objetivos del curso dimensionando el impacto de los modelos generativos en el aprendizaje, una práctica que se vuelve fundamental repensar es la evaluación. En este sentido, podemos identificar algunas oportunidades: la IA puede ayudar en la creación de materiales educativos, como ejercicios o ejemplos adicionales y maneras no tradicionales de evaluar que promuevan el aprendizaje profundo de los conceptos claves. Además, la existencia de esta tecnología nos desafía a pensar sobré cuál será el conocimiento valioso que evaluar y cómo. Pensar en la evaluación siempre es un desafío.
Estos tiempos de IA, le demandan al profesor evaluaciones que minimicen el plagio, motiven a los estudiantes y ponderen correctamente las habilidades y los conocimientos que el estudiantes debe manejar. Seguramente es desafiante pensar una evaluación a prueba de IA, pero lo importante es poder pensar una evaluación a prueba de delegación cognitiva. Pensar ejercicios que prioricen la explicación del proceso, la justificación de decisiones de diseño, el análisis y corrección de errores, la predicción de comportamientos del código y la adaptación de soluciones a nuevos contextos podrían ser estrategias que evidencien comprensión más allá del resultado final.
La incorporación de la IA en la enseñanza nos motiva a definir estrategias pedagógicas claras. La inteligencia artificial puede tener sin dudas un uso formativo, sin embargo, es el docente quien tiene el rol central e indispensable para orientar, inspirar y generar propuestas pedagógicas verdaderamente significativas.
Notas al pie
1 https://www.mdpi.com/2227-7102/14/10/1089?utm_source=chatgpt.com
2 Utilicé ChatGPT para la traducción de los principales hallazgos.
