IA agéntica y enseñanzas online: un gato sin cascabel

En mi anterior artículo en este blog, he reflexionado acerca del cambio sustancial que supone la irrupción de la IA agéntica en el proceso de enseñanza y aprendizaje, ya que acelera la automatización de las tareas escritas que requieran completar, rellenar, definir, comparar, analizar, compilar, estructurar, argumentar, calcular, editar... Cuestionarios, preguntas, ejercicios, comentarios de texto, informes, casos prácticos, proyectos, son susceptibles de una cómoda delegación.

Si antes debías promptear a través múltiples iteraciones, hasta obtener el resultado, ahora la IA agéntica hace eso mismo, pero con menor iteración, en modo voz y haciéndolo ella por ti desde tu dispositivo. Esto, en manos de estudiantes con una suficiente competencia en IA y pocas ganas de realizar el paciente y voluntarioso ejercicio cognitivo que requieren esas tareas, permite una delegación completa, sin apenas arbitrio de pensamiento. Por supuesto, también permite lo contrario y su término medio. No es tanto una cuestión de poder hacerlo o no, de que existan guardarraíles técnicos que lo impidan -no los hay apenas-, sino de ética profesional. Todo queda a voluntad del estudiante. 

Aunque las universidades y centros de formación hacen grandes esfuerzos por impedir esto, la tecnología siempre va más rápido. De nada sirve poner contraseña y doble factor, detectores de IA, rúbricas complejas, declaraciones de honestidad. Incluso el efecto es limitado cuando se recurre al captcha, la detección de agentes, la proctoring (supervisión remota en exámenes online), la limitación de descargar en aulas virtuales, los patrones de comportamiento en plataformas online... 

Solo podría funcionar, aunque no exento de casuísticas no deseadas, la prueba síncrona online supervisada, defensa oral online en directo, resolución de casos nuevos en directo o una verificación práctica online con interacción real. Pero esos métodos de evaluación en enseñanzas online requieren muchos días más de trabajo docente. Sucede algo similar en la enseñanza presencial. Más allá del examen estándar, los métodos más competenciales requieren formación, planificación y una evaluación de la propia evaluación. Hoy por hoy, el mayor porcentaje de tareas en enseñanzas online e híbridas (también presenciales) son automatizables por una IA agéntica, incluso una IA rudimentaria en cuenta gratuita. Y las instituciones educativas apenas han modificado estos métodos de evaluación. La IA agéntica viene a incomodar el sedentarismo educativo. 

Este escenario impacta frontalmente en aquellas enseñanzas que requieren un modelo online o híbrido, y en métodos de evaluación que recurren a tareas o proyectos que se prestan a esa automatización. La delegación puede ser directa (el agente de IA entra en aula virtual y hace la tarea por ti), indirecta (eso mismo, pero el estudiante aporta a la IA los materiales que debe usar para realizar esa tarea) o asistida (la IA agéntica ve el aula virtual y la tarea del estudiante, pero solo le guía en el proceso). 

Universidades online como UNED o UDIMA aplican métodos que permiten automatizar con IA agéntica de un 70% a un 90% de las tareas que proponen a los estudiantes. No cambia mucho cuando hablamos de FP online o híbrida. Hay que tener en cuenta que los modelos de IA ya permiten que les des permiso para que vean y actúen en tu ordenador. Si un estudiante entra con su contraseña en el aula virtual de esa universidad y da ese permiso al agente de IA, éste puede con las indicaciones del estudiante realizar o guiar en las tareas de la plataforma. 

Estos centros formativos tienen por delante retos urgentes, más allá de una estrategia defensiva, de control y vigilancia. Por ejemplo, reformular el proceso de enseñanza y aprendizaje, diseñando tareas más competenciales, donde la IA no sea un enemigo y se propicie que el estudiante registre su huella de uso durante el proceso. Inevitablemente, el rol del docente dejaría de ser el de aquel que corrige tareas cuando se las entregan y resuelve dudas en el foro virtual. Debería estar más presente durante todo el proceso, acompañar mediante sesiones prácticas online, supervisar el trabajo del estudiante durante y no al final. Propiciar proyectos colaborativos con roles de trabajo específicos y tareas comunes que requieran múltiples herramientas y metodologías. Por supuesto, la tarea estándar de trabajo escrito a entregar x día está en vías de extinción, a no ser que forme parte de un proyecto enriquecido con destrezas variadas.

Pero un modelo de enseñanza así requiere más docentes, más formación, una autoevaluación del docente, un cambio sustancial en la estructura del aula virtual y un cambio en los currículos. A menudo, las instituciones prefieren no mover estos elementos y centrarse en el control y vigilancia. Un error mayúsculo. Viene a ser como barrer y ocultar el polvo bajo la alfombra. 

Esto que sucede con las enseñanzas online e híbridas es sin duda un aviso a navegantes de la enseñanza presencial, donde los currículos y métodos de evaluación suelen propiciar el uso pasivo de la IA, otorgándole una delegación no deseada. 

Si las instituciones no mueven ficha, debemos los docentes intentar mitigar ese efecto con una reflexión de lleve a decisiones compartidas en los equipos docentes. Las enseñanzas online e híbridas tienen manos y pies más atados. Dependen de una plataforma que determina todo el proceso y da un margen muy estrecho al docente para enriquecer el proceso de aprendizaje. No tengo muchas esperanzas de que las instituciones basculen hacia modelos más competenciales. Más bien escribirán más normativas de estrecha eficacia, reforzarán los métodos de control y vigilancia y aplicarán metodologías que limiten los márgenes de subjetividad de las pruebas.

Por otro lado, el uso de la IA agéntica requiere un cierto grado de competencia digital que no todos los estudiantes poseen, aunque la picaresca se aviva cuando el resultado ofrece garantías de trabajar menos en tareas mecánicas o de escaso interés. 

Comparto contigo algunos materiales que amplían o enriquecen esta reflexión.

Infografías que ilustran este asunto

Paper (fruto de mi diálogo con ChatGPT)

Cuaderno de NotebookLM

Matriz comparativa de casos o actividades

El cuaderno es un recurso muy útil si quieres seguir reflexionando, indagando o buscando soluciones a este escenario. Está enriquecido con múltiples materiales que puedes ampliar tú mismo con tu iteración posterior. Por ejemplo, incluye un banco de ideas para rediseñar la evaluación y otro con casos prácticos. Si vas al chat del cuaderno, verás que he incluido algunas preguntas que pueden ayudarte a adaptarlo a tu contexto. Algunas de esas preguntas las he convertido en Notas o Fuentes. Incluye también recursos multimodales como una presentación y un podcast.

La matriz comparativa puede ayudarte a analizar diferentes casos. Quizá alguno te haga reflexionar y buscar nuevos enfoques de evaluación.