Hace tres años, el lanzamiento público de ChatGPT de Operai, el gran modelo más popular del mundo, señaló que la era de la inteligencia artificial se había hecho realidad. Desde entonces, ChatGPT y otras herramientas generales de IA, que pueden crear texto, imágenes, código y otro contenido en respuesta a las instrucciones humanas, reformularon cada vez más muchos aspectos de la vida cotidiana, incluida la educación. Todos los días, millones de estudiantes usan ChatGPT para ayudar a escribir ensayos, terminar la tarea, obtener comentarios y como tutor virtual.
¿Cómo está cambiando la rápida propagación de la IA generativa de la forma en que hemos aprendido? ¿Son estos cambios para mejor? La tecnología está evolucionando tan rápido que los investigadores se están ejecutando para acompañar.
Un nuevo estudio de los Dres. Hamsa Simpos, Osbert Simidas, Alp Sunga y colegas de la Universidad de Pensilvania, que se publicó recientemente en el Actas de la Academia Nacional de CienciasMarca uno de los primeros estudios a gran escala sobre el impacto de la IA generativa en el aprendizaje humano. En un experimento de campo, casi 1,000 estudiantes de secundaria o secundaria han aprendido matemáticas con o sin la ayuda de ChatGPT. Los resultados, que arrojan luz sobre los beneficios y las trampas potenciales de la IA como herramienta de aprendizaje, son reveladores.
El estudio involucró casi cincuenta clases 9, 10 y 11 en Türkiye (Türkiye). En cada clase, los maestros revisaron por primera vez un tema de matemáticas (como combinatoria) del plan de estudios del curso regular. Los estudiantes completaron los ejercicios prácticos sobre este tema, con o sin la ayuda de ChatGPT. Posteriormente, el maestro revisó brevemente las respuestas correctas y luego los estudiantes tomaron un examen cerrado, cubriendo lo que habían aprendido.
Fundamentalmente, cada estudiante practicó con o sin generativo. Lo hicieron de una de tres maneras:
- Como «base GPT», los estudiantes tenían acceso sin restricciones a una versión de la plataforma pública ChatGPT. Podrían usarlo como eligieron. Esta condición se parecía a la forma en que muchos estudiantes están actualmente involucrados con ChatGPT, a menudo y con poca o ninguna estructura o orientación.
- Como «Tutor GPT», los estudiantes usaron una versión especial de ChatGPT que los investigadores habían desarrollado en colaboración con los maestros. Esta versión tenía varias barandillas incrustadas: tenía acceso a la solución correcta para cada problema, el conocimiento detallado de los pasos de la solución y, lo más importante, recibió instrucciones de proporcionar consejos en lugar de distribuir respuestas correctas. Esto ayudó a los estudiantes a aprender los pasos de solución necesarios, lo que les permite resolver sus propios problemas.
- Como condición de control, los estudiantes no tenían acceso a la IA generativa y, en cambio, solo confiaban en el libro y sus notas.
Han surgido varios hallazgos notables. Primero, tener acceso a ChatGPT durante el aprendizaje ayudó a los estudiantes a mejorar en los ejercicios de práctica. Como «base GPT», los estudiantes tuvieron un impresionante 127 % mejor que los de la condición de control. Esta mejora ha ocurrido a pesar de que el chatGPT a menudo produce soluciones incompletas o inexactas, de acuerdo con su tendencia bien documentada a «alucinar», malinterpretar o fabricar información. Los estudiantes de la condición del «Tutor GPT» también demostraron ganancias sustanciales, con un 48 % mejor que los colegas que no tenían apoyo de IA.
Los beneficios del aprendizaje con IA generativo, sin embargo, terminaron siendo un espejismo. En el examen, los estudiantes de la condición «Base GPT» obtuvieron un 17 % más bajo que la condición de control, mientras que los estudiantes de la condición «Tutor GPT» no tuvieron mejor que la condición de control. Estos hallazgos ilustran un principio desde hace mucho tiempo de las ciencias del aprendizaje: el rendimiento durante la capacitación o la práctica no refleja necesariamente el aprendizaje que realmente está sucediendo. De hecho, sin acceso a la IA, los estudiantes que lo usaron no fueron mejores, y como una «base GPT», significativamente peor, que aquellos que practicaron por su cuenta.
El equipo de investigación descubrió un factor contribuyente para estos resultados. Como una «base de GPT», muchos estudiantes tuvieron chat de resolver los problemas de práctica y simplemente copiaron las respuestas que proporcionó. Confiaron en la IA para hacer un trabajo duro y, en el proceso, se privaron de las oportunidades de aprendizaje.
Los estudiantes no sabían cómo la IA generativa influyó en su aprendizaje. Cuando se investigan, aquellos en la condición de «GPT Base» clasificaron su rendimiento de aprendizaje y rendimiento, junto con sus compañeros en condiciones de control, mientras que los que están en la condición de «Tutor GPT» dieron estimaciones aún más altas. Estas creencias no se comportaron con la realidad.
Parece, entonces, que el impacto de la IA generativo en el aprendizaje de las matemáticas se mezcla en el mejor de los casos. Actualmente, existen desventajas considerables: la versión de CHATGPT predeterminada se usa fácilmente como un atajo para resolver problemas, lo que permite a los estudiantes ignorar la comprensión más profunda que alguna vez fue esencial para aprender matemáticas y habilidades relacionadas; Existe el riesgo de encontrar información incorrecta, que puede agravarse cuando los estudiantes no pueden evaluar la calidad de las respuestas generadas por AI; Y preocupantemente, muchos estudiantes desconocen las desventajas que pueden incurrir en la IA.
Sin embargo, los hallazgos para la condición «GPT» sugieren formas de mitigar algunas de estas desventajas. Al agregar «guardias» para garantizar que los estudiantes sean responsables de dominar los materiales de forma independiente, hacer su propio trabajo, la IA puede usarse de manera menos probable que dañe el aprendizaje matemático. La contribución de los maestros humanos también puede ayudar a garantizar que la información correcta se proporcione de manera consistente. Por ahora, quizás el mejor consejo para el uso de la IA generativa para aprender matemáticas es resistir la tentación de generar respuestas correctas y, además, no aceptar a ciegas su producción como infalible.
Dada la creciente dependencia de los estudiantes en la IA generativa, este estudio plantea serias preocupaciones. En lugar de ayudar al aprendizaje, el acceso sin restricciones a ChatGPT y otros chatbots basados en el idioma pueden dañarlo. Probablemente los estudiantes ya estén aprendiendo más como resultado. Incluso el «tutor GPT» personalizado, que evitó algunos efectos negativos, aún no ha podido superar los métodos de aprendizaje tradicionales.
Finalmente, estos hallazgos agregan combustible a la noción de que la IA general sigue siendo una «solución en busca de un problema», al menos en algunos contextos educativos. Probablemente se necesiten mejoras significativas, y una mayor precaución de los usuarios humanos antes de que se pueda confiar la IA generativa para mejorar realmente el aprendizaje matemático.