La IA como atajo tramposo que usan el 9% de los universitarios

El más amplio estudio científico sobre la utilización de la inteligencia artificial (IA) por estudiantes universitarios revela un porcentaje nada despreciable (el 9%) de alumnos en Estados Unidos que lo emplean de forma inapropiada y tramposa. Los autores de este trabajo abogan por una reforma de los sistemas de evaluación, adaptada a cada disciplina

Imagen generada por IA.

Alberto Aguirre de Cárcer

Hace pocos días aparecía en el diario LA VERDAD un certero reportaje de la periodista Fuensanta Carreres sobre el uso abusivo del chatGPT y otros programas de inteligencia artificial generativa entre los universitarios murcianos para la realización de trabajos de fin de grado y otras tareas evaluables. En muchos casos se trata de un uso fraudulento, un corte y pega que genera inquietud y hartazgo de un profesorado que a título individual comienza a buscar alternativas para el seguimiento y evaluación de sus alumnos, a fin de garantizar la integridad académica y la correcta formación de los alumnos. Este problema es universal, como bien saben los docentes y los estudiantes, aunque su envergadura en las universidades españolas aún está por dilucidar.

Lo que está fuera de toda duda es que el uso de la IA crece de forma exponencial desde que chatGPT se convirtió hace cinco años en el producto tecnológico más rápidamente asimilado y popularizado en la historia de la humanidad. Un estudio realizado por la Fundación CYD, en base a dos encuestas a 800 universitarios y veinte universidades, mostró que el 89% de los alumnos españoles dicen que emplean alguna herramienta de IA, fundamentalmente programas como chatGPT que responden a consultas de forma conversacional. El 44% afirmó que utiliza la IA varias veces a la semana y un 35% lo hace de forma diaria. La mayoría de las universidades participantes en el estudio de la Fundación CYD aseguraron que han detectado la inclusión de respuestas generadas por IA en los exámenes. Sin embargo, no hay datos rigurosos sobre la dimensión del mal uso de la IA por los alumnos de enseñanza superior. Una laguna de información rigurosa que existe tanto en España como en el resto de países occidentales con sistemas universitarios homologables.

Ahora, un trabajo publicado en la revista Science por tres investigadores de las Universidades de California en Berkeley, Cornell y Sidney arroja una esclarecedora luz sobre el problema, cuya magnitud en Estados Unidos es objeto de controversia en los últimos años. Mientras en la publicación especializada Chronicle of Higher Education se afirmaba en 2024 que el uso tramposo de la IA era masivo, un reportaje del New York Times mantenía poco después, apoyándose en una investigación, que esos temores eran exagerados. La falta de datos es evidente y eso empujó a este equipo a trabajar con una gran encuesta a 95.513 universitarios de veinte universidades públicas de Estados Unidos durante el año académico 2023-2024. Una encuesta elaborada con una rigurosa metodología para poder dimensionar no ya solo el uso de la IA de forma apropiada, sino también el orientado a hacer trampas.

El trabajo de Igor Chirikov, Ivan Smirnov y René Kizilcec refleja que dos tercios de los universitarios estadounidenses recurren a la IA, un 37% de ellos de forma regular. Sin embargo, los patrones de uso variaban mucho según los grados, siendo las disciplinas STEM donde más se detecta el uso de IA (el 62% de los estudiantes de informática emplean estos programas). En algunos estudios universitarios relacionados con las ciencias sociales, como los grados de economía y negocios, también se aprecia una alta tasa de utilización recurrente. Los universitarios que estudian arte son los menos enganchados a la IA (solo un 24% recurre a estos programa). En el trabajo se constató también disparidades: los estudiantes varones, blancos y asiáticos empleaban más la IA que las universitarias.

Lo más interesante a mi juicio es que este trabajo científico refleja por primera vez cuántos y cuáles son los universitarios (en Estados Unidos) que más hacen un uso inapropiado y fraudulento de los programas de inteligencia artificial. Las tasas más altas de uso tramposo de la IA se observaron entre los estudiantes de economía (17%) y periodismo (16%). Las más bajas, en los alumnos de biología (5%). Los tres investigadores concluyen que este uso reprobable de la IA se detecta en el 9% del total de universitarios, aunque señalan que es una estimación conservadora y probablemente hoy ya es superior. Una conclusión interesante del estudio es que no siempre está claro para los estudiantes lo que es hacer trampas frente a lo que es un uso apropiado de la IA. La tasa más elevada de uso tramposo aflora entre los estudiantes que utilizan IA a diario. Nada menos que el 26% de este grupo. Por el contrario, el porcentaje es bajo (7%) entre quienes usan esporádicamente estos programas.

Para estimar con precisión las tasas de trampas —algo que los estudiantes podrían dudar en admitir—, los investigadores utilizaron una técnica denominada experimento de aleatorización de listas, explican desde la Universidad de Cornell. Proporcionaron una breve lista de afirmaciones y preguntaron a los estudiantes cuántas de ellas —pero no cuáles— se aplicaban a ellos. Al incluir una afirmación adicional sobre las trampas en algunas encuestas, pero no en otras, pudieron estimar las tasas de mal uso de la IA.

Aunque ese porcentaje general del 9% no es tan elevado como se aseguraba en Chronicle of Higher Education, es lo suficientemente alto como para comprometer los estándares académicos. Para promover la integridad universitaria, los tres investigadores abogan por una reforma del seguimiento y evaluación de los alumnos adaptada a los distintos grados. Señalan que las políticas restrictivas o disciplinarias respecto a la IA no son eficaces. Los métodos de detección de un uso inapropiado de la IA son imperfectos y a la postre resultan inútiles pues sus fallos terminan por no inspirar confianza en los profesores. En definitiva, prohibir la IA no frenaria las trampas e incluso puede perjudicar a los estudiantes cuando buscan trabajo en industrias que esperan competencia en IA, señala la Universidad de California.

Los autores del estudio plantean tres posibles líneas de actuación. En primer lugar, consideran que el profesorado podría recuperar modelos de evaluación más tradicionales y estrictamente supervisados, basados en el uso de papel y lápiz en el aula. Esto no es tan sencillo. Entrevistado en una publicación de la Universidad de California, el investigador Igor Chirikov explica que lo ideal sería trasladar todas las evaluaciones a entornos controlados. Por ejemplo, exámenes orales supervisados o exámenes en clase escritos a mano. “El problema es que ese tipo de evaluaciones solo cubren un grupo reducido de habilidades que se pueden probar en un entorno controlado por el tiempo. Las universidades, y especialmente las universidades de investigación, enseñan a los estudiantes un conjunto mucho más amplio de habilidades. Si limitamos nuestras evaluaciones solo a esos entornos estrechos y marcos de tiempo muy cortos, entonces podemos perder lo que realmente estamos tratando de enseñar a los estudiantes”.

En esta investigación, Chirikov y sus dos colaboradores abogan en segundo lugar por definir normas más precisas sobre qué usos de la inteligencia artificial son aceptables en el ámbito académico. Por último, sugieren rediseñar las evaluaciones para integrar la IA como una herramienta que permita evidenciar competencias profesionales reales. Quizá sea lo más adecuado porque los egresados se incorporan a un mundo donde la IA ya está en todas partes.

Asimismo, los investigadores destacan que, debido a las particularidades de cada disciplina, las asociaciones profesionales deberían asumir un papel clave a la hora de orientar cómo evaluar el aprendizaje en el contexto actual marcado por la IA.

El autor principal de este estudio, Igor Chirinkov, que dirige el Centro de Estudios sobre Enseñanza Superior en el campus de Berkeley, es autor de otro interesante trabajo, que concluye, a partir de datos de más de 500.000 calificaciones de una universidad de Texas que, a causa de la utilización de la IA, han aumentando las notas de A (sobresaliente) alrededor de un 30%. El efecto es muy notable en estudios donde los universitarios pueden usar fácilmente la IA para hacer trabajos fuera del aula. Por el contrario, el efecto no se detecta cuando las evaluaciones se fundamentan en exámenes presenciales. La interpretación del estudio es que no necesariamente los estudiantes están aprendiendo más, sino que la IA está 'sustituyendo' parte del trabajo evaluado, lo que a la postre contribuye a inflar las notas.