Un estudio de la UGR revela que la inteligencia artificial mejora las tareas académicas, pero no garantiza un mayor aprendizaje
La investigación, realizada con 52 estudiantes universitarios, detecta mejores resultados al utilizar un tutor de IA, aunque las diferencias desaparecen en el examen final
Un estudio de la Universidad de Granada (UGR) ha constatado que el uso de herramientas de inteligencia artificial puede mejorar significativamente los resultados de los estudiantes en las actividades académicas, pero esa mejora no se traduce necesariamente en un aprendizaje más duradero cuando deben demostrar sus conocimientos sin ayuda tecnológica.
La investigación, liderada por José Andrés González, profesor del Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones de la UGR, ha sido publicada en la revista científica Educación XX1 y ha contado con la participación de 52 estudiantes de segundo curso del Grado en Educación Infantil.
El trabajo analizó el efecto de un tutor basado en inteligencia artificial, diseñado específicamente para una asignatura universitaria, sobre el rendimiento de los alumnos. Los resultados mostraron una mejora notable en las actividades realizadas con apoyo de la herramienta, aunque esa ventaja desapareció en el examen final.
De un 9,02 a un 9,73 con ayuda de la IA
Durante buena parte del semestre, todos los estudiantes siguieron la misma metodología docente. Posteriormente, uno de los grupos comenzó a utilizar un tutor de inteligencia artificial desarrollado a partir de materiales de la asignatura y fuentes académicas previamente seleccionadas y revisadas por el profesorado.
Los alumnos recibieron además formación presencial para aprender a formular preguntas adecuadas y evaluar críticamente las respuestas proporcionadas por la herramienta.
Los resultados reflejaron una mejora significativa en el grupo que utilizó la IA. Antes de introducir el tutor, estos estudiantes obtenían una calificación media de 9,02 sobre 10 en las actividades evaluadas. Tras la intervención, la puntuación aumentó hasta 9,73.
Por el contrario, el grupo que continuó con la metodología habitual mantuvo resultados prácticamente estables, pasando de una media de 9,34 a 9,29. Los análisis estadísticos identificaron un efecto de gran magnitud asociado a la intervención.
Las diferencias desaparecieron en el examen final
Sin embargo, cuando los investigadores compararon las calificaciones del examen final, los resultados de ambos grupos fueron prácticamente idénticos.
"Nuestros resultados muestran que mejorar el rendimiento mientras se utiliza una herramienta de inteligencia artificial no significa necesariamente que ese conocimiento vaya a mantenerse posteriormente cuando la herramienta deja de estar disponible", explica José Andrés González, investigador principal del estudio.
Los autores advierten de que los resultados deben interpretarse con cautela, ya que el examen final evaluaba contenidos de todo el semestre y solo una parte había sido trabajada directamente con el tutor de IA. Además, la investigación se desarrolló en una única asignatura y con una muestra relativamente reducida.
El riesgo de delegar el esfuerzo mental en la tecnología
Los resultados son compatibles con un fenómeno conocido como "descarga cognitiva", que se produce cuando una persona traslada parte del esfuerzo mental necesario para realizar una tarea a una herramienta externa.
Este proceso no es necesariamente negativo, ya que instrumentos como las calculadoras, los buscadores o los asistentes de inteligencia artificial permiten resolver tareas con mayor eficiencia. Sin embargo, una dependencia excesiva puede reducir el esfuerzo dedicado a comprender, procesar y retener determinada información.
En este caso, el tutor de IA facilitó la realización de las actividades académicas, pero no se observó una mejora equivalente cuando los estudiantes tuvieron que demostrar sus conocimientos posteriormente.
Una IA que enseñe a razonar y no solo a responder
Para los investigadores, estos resultados no cuestionan el potencial educativo de la inteligencia artificial, sino que ponen de manifiesto la importancia de cómo se incorpora a la enseñanza universitaria.
"Una herramienta de IA educativa no debería limitarse a proporcionar respuestas. Si queremos que funcione realmente como un tutor, tiene que ayudar al estudiante a razonar, ofrecer explicaciones y pistas, fomentar que contraste la información y hacer que participe activamente en la construcción de la respuesta", señala González.
Los autores defienden que las herramientas de inteligencia artificial deben diseñarse siguiendo principios pedagógicos similares a los de una tutoría humana eficaz, evitando que se conviertan en sistemas que simplemente proporcionen soluciones sin que el alumno procese los contenidos.
El estudio concluye que el desafío de la educación superior no consiste únicamente en introducir la inteligencia artificial en las aulas, sino en aprovechar sus posibilidades sin sustituir los procesos de razonamiento, comprensión y reflexión necesarios para conseguir un aprendizaje profundo y duradero.
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