42 IA, tareas, exámenes y demás

Uno de los argumentos favoritos de las promesas de la IA en educación, es un futuro brillante  para encargarse de los exámenes por nosotros.

A partir de diciembre de 2022, aquí hay algunas maneras en las que la IA puede ‘ayudar’ a un profesor con los exámenes:

1. Evaluación automática de texto;
2. Control de actividades de los estudiantes durante el examen. Esto se llama proctoring. Se supone que las cámaras web y otros sensores deben verificar qué está sucediendo. Durante el COVID, las empresas que proponen este tipo de servicio florecieron. Pero el uso de e-proctoring es controvertido, y algunos autores han sugerido que tales tecnologías pueden ser intrusivas, conducir a discriminación racial y, en general, no funcionan^1,2;
3. Control de plagio. Hay herramientas disponibles en línea que compararán un ensayo con un gran banco de ensayos. Aunque la mayor parte del esfuerzo no es IA, hay herramientas que buscan encontrar plagios cercanos, es decir, situaciones donde el ensayo ha sido parcialmente reescrito. Una herramienta típica es Turnitin. Muchas universidades usan esta o una herramienta similar. En algunos casos, la universidad adoptará una política sobre cómo se debe usar y cuáles son los derechos de los estudiantes al respecto.
4. Configuración automática de preguntas individualizadas. Esto se ha hecho durante mucho tiempo, y se puede encontrar en sistemas populares de gestión de aprendizaje como Moodle³.

La tarea obedece a al menos tres principios lógicos⁴:

1. En algunos casos es una forma de evaluación sumativa: Las calificaciones se dan, dependiendo de una combinación de resultados; algunos profesores sienten que pedir a los estudiantes que trabajen en casa, a su propio ritmo, puede ser menos estresante. A menudo es el caso de que el profesor no tiene suficiente tiempo para cubrir el currículo a menos que la evaluación se lleve a cabo fuera del tiempo de clase;
2. En otros casos, la tarea está ahí para agregar otra capa al conocimiento construido en clase;
3. En el tercer caso, un examen está programado para la próxima semana, y el estudiante necesita prepararse. A veces se proporcionan ejercicios y actividades; en otros se pide un esfuerzo de memorización a los estudiantes.

Se han dado muchas opiniones respecto a la tarea. Como varían de cultura a cultura, no las expresaremos aquí.

Cuando el objetivo de la tarea no se aclara a los estudiantes, no la harán, si es posible evitarlo.

Las herramientas de IA pueden exponer quién ha estado haciendo trampa en su tarea.

• En matemáticas, herramientas como Photomath permiten tomar una foto de la ecuación a resolver y obtener directamente una solución.
• De nuevo en matemáticas, ChatGPT y herramientas de IAG derivadas capaces de resolver problemas matemáticos simples están ahora disponibles.
• En el aprendizaje de idiomas, herramientas de traducción automática, como Deepl y Google Translate, se usan regularmente durante la tarea;
• En literatura y ciencias sociales, están emergiendo nuevas herramientas. Ensayos generados usando herramientas de IA pueden engañar a los profesores.

Nuestro objetivo aquí no es ser exhaustivos. Se escriben nuevos artículos sobre estos temas todos los días. No hay una solución lista para usar. Nuestro objetivo es crear conciencia y alentar a las comunidades de práctica a comenzar a pensar en esto. Antes de examinar algunas ideas sobre cómo esto podría suceder, veamos cómo el hacer trampa está causando problemas en el ajedrez.

Ajedrez

El ajedrez es un juego vinculado tanto a la educación como a la IA5. Algunas escuelas usan el ajedrez en la educación. El razonamiento está involucrado en jugar al ajedrez entre otros juegos, y es adecuado para todas las edades. También hay iniciativas para usar el juego de bridge en la educación⁶.

El ajedrez proporcionó a la IA dos hitos importantes. En 1997 Gary Kasparov fue vencido por Deep Blue⁷. En 2016 Alphazero venció a los mejores sistemas de IA en funcionamiento por un margen considerable. En el primer caso, la IA no contenía ningún AA y se basaba en reglas diseñadas por humanos. En el segundo, las redes neuronales y el aprendizaje por refuerzo fueron esenciales. En 1997, la IA se basó en cientos de miles de partidas jugadas por humanos; en 2016, todo este conocimiento hecho por humanos fue eliminado y solo se proporcionaron las reglas del juego.

En 2022, el ajedrez es de interés debido a las muchas polémicas en torno a la cuestión del hacer trampa. Durante la pandemia por COVID, la mayoría de las competiciones de ajedrez tuvieron lugar en línea, y estaba claro que se estaba haciendo trampa. En el caso del ajedrez, hacer trampa es simple. Demasiado simple. Solo usa tu smartphone para encontrar el movimiento sugerido por la IA. Esto ha llevado a tener que resolver la siguiente pregunta: ¿cómo sabemos cuándo un jugador ha hecho trampa? Los expertos han ideado métodos que involucran comparar los movimientos de un jugador con los sugeridos por los programas de IA. Dado que los programas de IA ahora son mucho mejores que los humanos, la conclusión es que se considerará que un jugador que juega movimientos recomendados por la IA está haciendo trampa. Para ser justos, el razonamiento es más sutil que eso, podría compararse con nuestra propia reacción cuando un estudiante regular lo hace particularmente muy bien en un examen.

Hacer trampa

Lo que es cierto para el ajedrez también parece aplicarse al aula. Dos cosas podrían explicar por qué el jugador (o el estudiante) usa software de IA en lugar de hacer la tarea por su cuenta:

1. El software de IA es simple de usar;
2. El software de IA se considera superior a los humanos.

El jugador de ajedrez es muy consciente de que los movimientos sugeridos por la IA están más allá de sus habilidades. Pero es difícil resistirse. Como nos han dicho algunos profesores: «incluso los mejores estudiantes usan la traducción automática». Harán la tarea sin ella, luego verificarán y se darán cuenta de que la respuesta de la IA es mejor.

Pero queda una pregunta: ¿es esto hacer trampa? Si vamos por las reglas del juego, lo es. Pero, ¿y si la tarea prevista era mover ladrillos de un lado de la carretera al otro? Y las reglas eran que no se te permite usar una carretilla. Pero hay una carretilla disponible y calculas que nadie está mirando. Sí, no se supone que uses la carretilla, pero ¿no tiene sentido hacer la tarea más corta y ser más eficiente?

Profesor en el bucle

De lo anterior notamos que las oportunidades para hacer trampa van a estar cada vez más presentes. Y que, al menos por ahora, parece difícil convencer a los estudiantes de no usar esta herramienta cada vez más disponible. La pregunta crucial es, ¿vamos a encontrar maneras de hacer una diferencia entre las actividades en clase y la tarea? ¿Podemos aceptar que las actividades en casa se harán con la ayuda de la IA?

En este artículo, Arvind Narayanan analiza, con mucho sentido común, lo que está sucediendo y sugiere algunas formas en que el profesor puede proponer tareas interesantes en las que el fenómeno de hacer trampa no aparezca.

1. Brown, L. X. Z. (2020). How automated test proctoring software discriminates against disabled students. Center for Democracy & Technology. https://cdt.org/insights/how-automated-test-proctoring-software-discriminates-against-disabled-students/
2. Conijn, R., et al. (2022). The fear of big brother: The potential negative side-effects of proctored exams. *Journal of Computer Assisted Learning*, 1–14. https://doi.org/10.1111/jcal.12651
3. Edwiser. (n.d.). Grading in Moodle. Edwiser Blog. https://edwiser.org/blog/grading-in-moodle/
4. ProCon.org. (n.d.). Homework: Pros & cons. https://www.procon.org/headlines/homework-pros-cons-procon-org/
5. FIDE. (n.d.). Chess in education. https://edu.fide.com/
6. Nukkai. (2022). Nook AI beats world champions at Bridge. https://nukk.ai/
7. IBM. (n.d.). Deep Blue. IBM Archives. https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/