Hagan trampa con la IA y luego aprendan con ella. - Un experimento audaz que condujo a un uso más responsable de la IA

 




Hagan trampa con la IA y luego aprendan con ella.

Un experimento audaz que condujo a un uso más responsable de la IA

Traducción con ayuda de Traductor de Google 



Por:  Lisa E   en: Medium.com


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Escucha el podcast acerca de este artículo , elaborado con ayuda de Notebooklm

https://www.spreaker.com/episode/hagan-trampa-con-ia-y-luego-aprendan-con-ella-un-experimento-didactico--67276390








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7 minutos de lectura


Documento original: https://medium.com/@lisa_egle/the-day-i-told-my-writing-students-go-ahead-and-cheat-with-ai-and-then-learn-with-it-a60014fbca77



Independientemente de que la IA esté prohibida o sea adoptada en las clases de escritura universitaria, la verdad es que casi todos los estudiantes la están usando: algunos para aprender, otros para ahorrar tiempo y muchos sin entender cómo usarla bien.


La mayoría de sus interacciones con la IA ocurren en la sombra: atajos de copiar y pegar, ediciones invisibles y borradores misteriosos. Esto es especialmente cierto cuando los instructores no exigen ningún tipo de transparencia.



Esta experiencia tras bambalinas suele ser pasiva y acelerada, y los estudiantes a menudo no se dan cuenta de lo que en realidad está sucediendo (la IA anula sus ideas o su voz) o de lo que no está sucediendo (el aprendizaje real mediante la retroalimentación y la tutoría). 


En algunos casos, sus propios borradores son incluso más sólidos que las supuestas mejoras de la IA; simplemente no se dan cuenta.


Ya lo había visto en los chats de IA de mis alumnos (es necesario compartir enlaces para mis tareas). Pero sabía que compartir estas observaciones con ellos no era suficiente. Necesitaba que lo experimentaran y lo reconocieran por sí mismos.


El semestre pasado, decidí que era hora de arrojar luz sobre estos procesos ocultos, concretamente cómo afectan a los estudiantes en sus oportunidades de aprendizaje, probando algo que algunos podrían considerar un poco radical. Como parte de una tarea de bajo riesgo, les pedí a mis estudiantes que "hicieran trampa con la IA" (y luego aprendieran con ella).


¿En qué consistió el experimento?

Comparación del uso de “hacer trampa” (es decir, indicaciones perezosas o pasivas que le dicen a la IA que arregle, reescriba o haga el trabajo) y las indicaciones de “aprendizaje” (pedir explicaciones, ejemplos y comentarios), seguidas de documentación, reflexión y puesta en común a través de un panel de discusión.


Me pregunté brevemente si sería arriesgado. ¿Estaría enseñando a algunos estudiantes, que no habían usado la IA de forma indebida, a hacer trampa con ella? ¿O, en cambio, estaría ayudando a todos a ver cómo las indicaciones rápidas podrían ser ineficaces, posiblemente incluso arruinando un buen trabajo, mientras que aprender indicaciones realmente podría desarrollar habilidades?


Creí que la última posibilidad era más probable y por eso seguí adelante con la tarea.




La Asignación.


Los estudiantes tuvieron que usar IA para hacer trampa intencionalmente y aprender, siguiendo estos pasos:


1: Utilice dos tipos de indicaciones:

indicaciones para hacer trampa (por ejemplo, "reescribir", "arreglar" o dejar que el bot haga todo el trabajo)

indicaciones de aprendizaje (por ejemplo, “explicar”, “modelar”, “dar retroalimentación”).

Podían usar las indicaciones que les di o escribir las suyas propias. Se les animó a usar sus propios textos también.


2:Pegue cada par de indicaciones y respuestas en un documento de Google compartido: fuente roja para copiar, verde para aprender. Reflexiones en el color que prefieran.


3: Después de cada intento, responde estas preguntas:

¿Cómo se compararon los resultados?

¿Qué fue más útil?

¿Cuál preferiste y por qué?

¿Qué notaste sobre la diferencia?


“Hacer trampa” vs. “Aprender”: Lo que experimentaron los estudiantes.


Esto es lo que sucedió cuando mis estudiantes intentaron hacer trampa y aprender las indicaciones de la IA, además de sus propias reacciones sinceras:


-Errores gramaticales


Engañar: "“Corrige todos los errores gramaticales.”

Qué pasó: La IA “arregló” mecánicamente la gramática sin marcar ni explicar nada.

Perspectiva del estudiante: “Se veía mejor, pero no sé si lo corrigió o qué hice mal”.

*****

Aprender: Encuentra y explica los errores gramaticales. Luego, ayúdame a corregirlos.

Qué pasó: La IA marcó y explicó cada error, uno a la vez, y luego ayudó al estudiante con las correcciones.

Perspectiva del estudiante:"Esto fue muy específico: pude solucionar una cosa a la vez y aprender más”.

-Edición general y comentarios


Engañar: Mejora mi ensayo. Que suene mejor.

Qué pasó: La inteligencia artificial reescribió el ensayo, cambiando el estilo y la estructura, pero el estudiante no pudo distinguir qué había cambiado ni por qué.

Perspectiva del estudiante:"“La IA reescribió mi ensayo, pero no tenía idea de qué cambió”.

*****

Aprender: Por favor, compartan sus comentarios sobre mi ensayo. ¿Hay algo que no funcione? ¿Sugerencias para mejorar?

Qué pasó: La IA detectó que “algunas ideas pierden el foco y no se conectan con la tesis” y ofreció comentarios útiles.

Perspectiva del estudiante:¡Ahora veo dónde no hay conexión! Tiene sentido. Podría arreglarlo yo mismo y aprender.


-Desarrollo y Elaboración


Engañar: Necesito ideas. Desarrolla más mi párrafo.

Qué pasó: La inteligencia artificial tomó el control y agregó, en su mayoría, información superflua para rellenar el párrafo, pero no profundizó el argumento.

Perspectiva del estudiante: "Solo añadió cosas vagas, pero no me sumó puntos. No sonaba como yo."

*****

Aprender: "¿Está mi párrafo lo suficientemente desarrollado? Si no, indícame dónde y haz sugerencias. No escribas por mí.

Qué pasó: AI marcó dos oraciones específicas y dio sugerencias concretas sobre cómo ampliarlas.

Perspectiva del estudiante:Me dio ideas sobre qué decir, pero me dejó la decisión. Intenté añadirlas yo mismo y aprendí.


-Cohesión/Transiciones


Engañar: "“Arréglame este párrafo.”

Qué pasó: La IA reescribió y pulió todo, pero no explicó dónde ni por qué. El estudiante quedó confundido.

Perspectiva del estudiante:Mi párrafo sonaba mejor, pero no vi qué fallaba. También lo hizo sonar diferente.

*****

Aprender: "Señala cualquier transición débil y haz sugerencias para mejorarla. Explica la mejora. No reescribas mi párrafo.

Qué pasó: La IA marcó las transiciones poco claras y ofreció dos alternativas y las explicó.

Perspectiva del estudiante:"¡Increíble! Ahora entiendo qué estaba mal y qué podría hacer mejor.


-Integración de Citas


Engañar: "“Añade citas de esta lectura a mi ensayo”.

Qué pasó: La IA añadió comillas, pero también reemplazó parte del análisis del estudiante con el suyo. El lenguaje cambió drásticamente.

Perspectiva del estudiante:"Mi propio pensamiento se perdió. Es impresionante, pero no soy yo.

*****

Aprender: Me gustaría añadir una cita de esta lectura a mi ensayo. Por favor, ayúdenme a encontrarla, explique por qué encaja y enséñenme dónde y cómo insertarla e integrarla.

Qué pasó:La IA sugirió una cita que se ajustaba a las ideas del estudiante, además de una frase clave útil. También le sugirió que intentara insertar la cita. Luego, revisó su trabajo y ofreció más sugerencias.

Perspectiva del estudiante:"Aprendí a introducir la cita para que encaje mejor en mi párrafo. Mis otras ideas siguen ahí, y suena como yo.



Lo que los estudiantes descubrieron, en sus propias palabras


Algunos estudiantes superaron los requisitos y grabaron capturas de pantalla de su proceso. Así de emocionados estaban de compartir su experiencia.


Además de los ejemplos específicos mencionados, los estudiantes también reflexionaron de forma más amplia sobre su experiencia. A continuación, se presentan algunos extractos de dichas reflexiones, que compartieron en un foro de debate:


“Si simplemente le pido a la IA que arregle las cosas, en realidad no entiendo por qué las solucionó”.


“Cuando dejé que la IA me lo explicara, aprendí algo que podría usar la próxima vez”.

Encontrar estrategias honestas es difícil, pero necesario. Si simplemente copiamos la IA, nos perjudicaremos más adelante.


"La IA es útil cuando no estás seguro, pero existe una delgada línea entre aprender y simplemente copiar.“Lo necesitamos como ayudante, no como varita mágica”.


Resultados a largo plazo: mayor compromiso y resistencia


Los cambios no se produjeron de la noche a la mañana, y no fueron iguales para todos los estudiantes. Algunos empezaron a oponerse a las sugerencias débiles de la IA, otros pidieron más explicaciones y algunos incluso discutieron con el bot cuando no entendía. 


Casi todos aprendieron a usar la IA de forma más crítica y a no aceptar ciegamente la primera respuesta.


Al observar estos cambios, pensé en los profesores que prohíben la IA o quizás la permiten, pero no enseñan a los estudiantes la mejor manera de usarla. 


Entiendo sus reservas, pero a estas alturas, sin darse cuenta, están preparando a sus estudiantes para que se vuelvan invisibles, para que se conviertan en tramposos pasivos o activos.


 Incluso los mejores estudiantes elegirán el camino equivocado porque no se les ha mostrado otro mejor. Se apresurarán, copiarán y pegarán, y se perderán el aprendizaje real.


Pero cuando hablamos abiertamente sobre el uso de la IA —cuando realmente enseñamos a los estudiantes a usarla y cuestionarla, a exigir más y a mantener el control de sus propias palabras— tienen el potencial de convertirse en mejores escritores. ¿Cómo? Relatando la velocidad y observando detenidamente lo que la IA les ofrece, evaluándolo y, con suerte, aprendiendo algo en el camino.


Nos guste o no, como profesores universitarios ahora tenemos una nueva labor: la de instructores de alfabetización en IA. Fingir lo contrario solo deja a nuestros estudiantes a tientas. Ya usan estas herramientas a diario. Depende de nosotros decidir si les ayudamos a usar la IA para aprender o si dejamos que lo descubran por las malas, con ensayo y error y atajos vacíos.


Ese, para mí, es el verdadero reto. No prohibir la IA ni atrapar a los tramposos, sino arrojar luz sobre lo que a menudo ocurre en la sombra. Y educar a la generación actual de estudiantes para que vean la IA como lo que es y lo que puede ser: a veces un tutor, a veces una muleta y siempre una herramienta que pueden elegir cómo usar para bien o para mal.


¿Es el modo de estudio de ChatGPT una solución para las trampas? No, según mi último experimento.


¿Puede este nuevo "modo de estudio" realmente promover el aprendizaje y frenar las trampas de la IA? 


¿Cómo funciona, específicamente, para las tareas de escritura? 


¿Ayuda a los estudiantes a escribir mejor o les permite caer en la inacción pasiva (o, peor aún, en las trampas descaradas a plena vista)?


Para obtener más información sobre lo que descubrí, consulta mi artículo titulado Modo de estudio de ChatGPT: ¿herramienta de aprendizaje o trampa para estudiantes de escritura?


Tags:

#Escribiendo

#AI

#Enseñanza

#Educación

#Inteligencia artificial


Escrito por Lisa E


Profesor asociado de Estudios del Idioma Inglés, amante de la tecnología, viajero mundial y autor de Magic Carpet Seduction, una autobiografía de viaje: http://tiny.cc/ztr3yz


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En el enlace siguiente puedes ver un video corto elaborado con la nueva función de NotebookLM que genera notas resumen en video a partir del material original.  Por lo pronto funciona en inglés, pero esperamos que pronto funcione en español.















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Resumen ejecutivo elaborado con NotebookLM


IA en Educación: Trampa o Aprendizaje Consciente

Informe de Tesis: El Uso Responsable de la IA en la Educación

Resumen Ejecutivo

El documento "Hagan trampa con la IA y luego aprendan con ella" de Lisa E. aborda la realidad ineludible de que los estudiantes universitarios ya están utilizando la Inteligencia Artificial (IA) en sus tareas de escritura, a menudo de manera oculta y sin comprender su uso óptimo. 

La autora propone un experimento "radical" para sacar a la luz estas interacciones, demostrando que una instrucción intencional en el uso de la IA, distinguiendo entre el "hacer trampa" (indicaciones pasivas) y el "aprender" (indicaciones activas y reflexivas), conduce a un mayor compromiso, pensamiento crítico y desarrollo de habilidades en los estudiantes. El informe subraya la necesidad de que los educadores asuman el rol de "instructores de alfabetización en IA" en lugar de prohibir o ignorar el uso de estas herramientas.

Temas Principales y Hallazgos Clave

1. La Pervasividad del Uso de la IA entre los Estudiantes

La autora comienza su análisis reconociendo una verdad fundamental: "Independientemente de que la IA esté prohibida o sea adoptada en las clases de escritura universitaria, la verdad es que casi todos los estudiantes la están usando". Este uso a menudo ocurre "en la sombra: atajos de copiar y pegar, ediciones invisibles y borradores misteriosos", especialmente cuando no hay requisitos de transparencia. Esta clandestinidad impide el aprendizaje real y lleva a los estudiantes a perder oportunidades de retroalimentación y tutoría.

2. La Distinción Crítica entre "Hacer Trampa" y "Aprender" con la IA

El núcleo del experimento de Lisa E. radica en diferenciar dos enfoques al interactuar con la IA:
Indicaciones de "Hacer Trampa" (Lazy/Passive Prompts): Son peticiones vagas como "reescribir", "arreglar" o "mejorar mi ensayo". Los estudiantes descubrieron que, si bien la IA "arreglaba" o reescribía, a menudo lo hacía sin explicación, cambiando la voz del estudiante o añadiendo información superflua. Un estudiante comentó: "La IA reescribió mi ensayo, pero no tenía idea de qué cambió". Otro expresó: "Mi propio pensamiento se perdió. Es impresionante, pero no soy yo".
Indicaciones de "Aprendizaje" (Learning Prompts): Implican solicitudes activas de explicación, ejemplos y retroalimentación, como "encuentra y explica los errores gramaticales", "comparte tus comentarios sobre mi ensayo" o "indícame dónde [el párrafo no está desarrollado] y haz sugerencias. No escribas por mí". Los resultados de estas indicaciones fueron transformadores. Los estudiantes reportaron: "Esto fue muy específico: pude solucionar una cosa a la vez y aprender más", y "¡Increíble! Ahora entiendo qué estaba mal y qué podría hacer mejor."

3. Los Riesgos de un Uso Pasivo de la IA

El experimento reveló que el uso pasivo o de "trampa" de la IA puede ser perjudicial para el aprendizaje del estudiante.
Falta de Comprensión: "Si simplemente le pido a la IA que arregle las cosas, en realidad no entiendo por qué las solucionó", reflexionó un estudiante.
Pérdida de la Voz y el Pensamiento Propio: La IA puede "anular sus ideas o su voz". Los estudiantes notaron que sus propios borradores a menudo eran más sólidos que las "supuestas mejoras de la IA", y que al usar indicaciones de trampa, el lenguaje "cambió drásticamente" y "no sonaba como yo".
Información Superficial: En el desarrollo de ideas, la IA a menudo "agregó, en su mayoría, información superflua para rellenar el párrafo, pero no profundizó el argumento".

4. Los Beneficios del Uso Activo y Reflexivo de la IA

Cuando los estudiantes se involucraron en el modo "aprendizaje", experimentaron mejoras significativas:
Comprensión Profunda: "Cuando dejé que la IA me lo explicara, aprendí algo que podría usar la próxima vez."
Desarrollo de Habilidades: La IA actuó como un tutor, "marcó y explicó cada error", "dio sugerencias concretas sobre cómo ampliarlas" y les permitió "aprender a introducir la cita para que encaje mejor en mi párrafo".
Pensamiento Crítico y Resistencia: A largo plazo, los estudiantes "aprendieron a usar la IA de forma más crítica y a no aceptar ciegamente la primera respuesta". Algunos "empezaron a oponerse a las sugerencias débiles de la IA, otros pidieron más explicaciones y algunos incluso discutieron con el bot cuando no entendía."
Empoderamiento del Estudiante: La IA se convierte en un "ayudante, no como varita mágica".

5. El Rol Indispensable del Educador como "Instructor de Alfabetización en IA"

La autora enfatiza que la prohibición de la IA o su mera permisión sin instrucción es una estrategia fallida: "Entiendo sus reservas, pero a estas alturas, sin darse cuenta, están preparando a sus estudiantes para que se vuelvan invisibles, para que se conviertan en tramposos pasivos o activos." El verdadero desafío es "arrojar luz sobre lo que a menudo ocurre en la sombra. Y educar a la generación actual de estudiantes para que vean la IA como lo que es y lo que puede ser: a veces un tutor, a veces una muleta y siempre una herramienta que pueden elegir cómo usar para bien o para mal." Al enseñar a los estudiantes a "usarla y cuestionarla, a exigir más y a mantener el control de sus propias palabras—tienen el potencial de convertirse en mejores escritores."


Implicaciones y Conclusiones


El experimento de Lisa E. demuestra que la IA no es inherentemente una herramienta para hacer trampa, sino una herramienta cuyo impacto depende enteramente de cómo se use. La clave reside en la pedagogía. Los educadores tienen la responsabilidad de:

Reconocer y abordar el uso de la IA: Dejar de ignorar o prohibir la IA, ya que los estudiantes la están utilizando de todos modos.

Enseñar estrategias de indicaciones efectivas: Guiar a los estudiantes para que formulen preguntas que promuevan el aprendizaje y la comprensión en lugar de la automatización ciega.

Fomentar el pensamiento crítico: Animar a los estudiantes a evaluar y cuestionar las respuestas de la IA, en lugar de aceptarlas pasivamente.

Promover la transparencia: Crear un entorno donde los estudiantes puedan experimentar con la IA abiertamente y reflexionar sobre su proceso.

El artículo concluye con la poderosa afirmación de que "ese, para mí, es el verdadero reto. No prohibir la IA ni atrapar a los tramposos, sino arrojar luz sobre lo que a menudo ocurre en la sombra. Y educar a la generación actual de estudiantes para que vean la IA como lo que es y lo que puede ser: a veces un tutor, a veces una muleta y siempre una herramienta que pueden elegir cómo usar para bien o para mal."

El éxito en la integración de la IA en la educación dependerá de la capacidad de los profesores para evolucionar hacia el rol de "instructores de alfabetización en IA", equipando a los estudiantes con las habilidades necesarias para navegar y aprovechar estas herramientas de manera ética y efectiva.




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Mapa Mental acerca de el tema elaborado con ayuda de NotebookLM





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