El artefacto educacional ya no es suficiente

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El MIT ha lanzado un interesante nuevo informe sobre IA y educación, lo que ellos llaman una “hoja de ruta hacia el futuro”. A veces, el lenguaje y la perspectiva pueden parecer un poco elevados e incluso aspiracionales (ser humilde, poner a la humanidad al frente y al centro, y enseñar con intencionalidad).

Sin embargo, creo que llega exactamente en el momento adecuado. El caldero académico de la controversia está burbujeando y las preguntas son familiares. ¿Qué deberían aprender los estudiantes cuando la IA puede escribir ensayos y explicar ideas difíciles casi al instante? ¿Cómo debemos evaluar el aprendizaje? ¿Cuándo deben los estudiantes usar IA y cuándo deben trabajar sin ella? Sí, estas son preguntas prácticas, pero hay algo más fundamental debajo de ellas. Si la educación siempre se ha centrado en parte en desarrollar a la persona que piensa, ¿qué sucede cuando parte de ese pensamiento ahora se está haciendo en otro lugar?

El artefacto intelectual está cambiando

La escuela ha sido tradicionalmente un trampolín para el trabajo intelectual. Un ensayo sofisticado sugirió que se había producido un pensamiento considerable. Una solución inteligente sugirió comprensión. Un argumento convincente sugirió que alguien había pasado algún tiempo trabajando con las ideas detrás de él. Nunca fue una relación perfecta, pero generalmente el artefacto intelectual nos dijo algo sobre el trabajo intelectual requerido para producirlo.

La IA cambia esa suposición. Hoy en día, un estudiante puede producir un artefacto intelectual extraordinario al tiempo que contribuye sorprendentemente poco a la cognición detrás de él. El ensayo puede ser excelente y el argumento puede incluso contener ideas genuinamente interesantes. Sin embargo, nada de eso necesariamente nos dice qué sucedió dentro del estudiante. El artefacto sigue ahí y en realidad puede estar mejor que nunca. Lo que ha cambiado es nuestra capacidad para inferir el pensamiento detrás de esto.

Me he centrado en este tema en mis propios escritos durante algún tiempo. He nombrado parte de su rendición cognitiva, la curiosa idea del pensamiento fantasma, y más recientemente la individualidad cognitiva. Abordan el problema desde direcciones diferentes, pero comparten una preocupación fundamental. A medida que la IA se vuelve cada vez más capaz de participar en nuestro pensamiento, ¿cómo nos aseguramos de que también sigamos participando?

De la rendición a la participación

En primer lugar, no veo a la IA como un adversario intelectual. También he escrito sobre inteligencia iterativa, donde la cognición humana y mecánica interactúan y el ir y venir realmente mejora nuestro pensamiento. La IA puede desafiar una suposición, exponer algo que nos hemos perdido, impulsar una idea en una dirección inesperada o hacernos reconsiderar lo que creíamos saber. Yo mismo experimento esto, y sospecho que muchas personas que usan modelos de lenguaje grandes también lo hacen.

Pero la iteración puede derivar en rendición, a veces sin que nos demos cuenta. Comenzamos con una pregunta y muy rápidamente llegamos a una respuesta, pero ¿cuánto del territorio intelectual entre esos dos puntos realmente viajamos nosotros mismos? Eso parece particularmente importante en la educación porque el viaje siempre ha sido parte del punto. Luchar con el problema no era simplemente una forma inconveniente de llegar a la respuesta. Algo nos estaba pasando en el camino.

MIT reconoce parte de este problema directamente, particularmente en torno a la evaluación. El informe argumenta, según lo leído, que debemos reconsiderar cómo determinamos lo que los estudiantes realmente han aprendido en un entorno rico en inteligencia artificial. Creo que eso llega a algo importante. Si la IA debilita la conexión entre la calidad del artefacto y la cognición requerida para producirlo, entonces la evaluación ha perdido una de sus señales tradicionales y más importantes. Es posible que tengamos que mirar más allá del trabajo en sí y preguntarnos cuánto participó realmente el estudiante en el pensamiento que lo produjo. De hecho, entregan un imperativo.

Este no es un ejercicio opcional. Debemos demostrar cómo integrar la IA de manera cuidadosa y deliberada en el aula, la empresa de investigación y la experiencia de la educación residencial de manera que garantice el aprendizaje, promueva el descubrimiento y prepare a los estudiantes para el futuro. - Comité Ad Hoc del MIT sobre el uso de la IA

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Esto hace que la participación cognitiva sea cada vez más importante. Hemos dedicado una energía considerable a preguntar si los estudiantes están usando IA, y es comprensible que así sea. Pero quizás la pregunta más interesante es qué está haciendo realmente el estudiante mientras lo usa. ¿El estudiante originó la idea? ¿Desafió la respuesta? ¿Reconoció un error? ¿Cambió de dirección? ¿Trajo juicio al proceso? ¿O simplemente un mensaje nos llevó de la pregunta a la solución sin la fricción del aprendizaje real?

Esas son experiencias cognitivas muy diferentes, incluso si los artefactos que producen se ven notablemente similares.

¿Qué le sucede al pensador?

Esto toca algo que recientemente describí como individualidad cognitiva: la presencia continua del yo en sus propios procesos de pensamiento. La educación ha sido tradicionalmente uno de los lugares donde se desarrolla esa presencia. Luchamos con un problema y, a veces, descubrimos lo que pensamos al tratar de explicarlo. Gran parte de ese proceso es ineficiente y ocasionalmente frustrante. Sin embargo, sugeriré que parte de esa fricción puede estar haciendo más trabajo educativo de lo que creíamos.

La IA se convertirá en parte de la educación, probablemente mucho más rápido y más completo de lo que imaginamos. Y gran parte de eso será enormemente valioso. Sin embargo, también habrá momentos en los que pensar por ti mismo tenga valor precisamente porque es más lento y difícil. Quizás esos momentos sean cada vez más importantes porque le dan al alumno algo que no se puede medir simplemente mirando la calidad del trabajo terminado.

Y aquí es donde creo que el informe del MIT abre una conversación mucho más amplia. La educación tradicionalmente ha podido observar el artefacto y hacer algunas suposiciones razonables sobre la cognición detrás de él. La IA lo hace cada vez más difícil. El ensayo o la ecuación ya no pueden servir como el mismo proxy para el aprendizaje que alguna vez lo hicieron.

Un estudiante ahora puede entregarnos un artefacto pulido, una joya de brillantez intelectual. Sin embargo, es posible que sepamos menos que nunca sobre lo que sucedió en la mente que lo produjo. Entonces, tal vez la pregunta incómoda (y necesaria) para la educación es qué sucede cuando el trabajo sigue mejorando, mientras que nuestra capacidad para saber si el estudiante se está convirtiendo en un mejor pensador sigue empeorando.