Hace poco leí un artículo que me llamó la atención. Hablaba de Jason Gibson, profesor de historia de la Universidad Estatal de Alcorn, en Mississippi. En las instrucciones de una evaluación sobre la Revolución Industrial, escondió una orden escrita en letras blancas sobre fondo blanco. A simple vista pasaba inadvertida, pero podía copiarse junto con el texto y terminar en una de tantas inteligencias artificiales.
La orden era absurda: incluir la palabra ‘Madagascar’ donde no tuviera sentido.
Según relató Gibson, 32 de sus 35 estudiantes entregaron respuestas que incluían aquella palabra. Imagínense un ensayo sobre la Revolución Industrial en el que, entre fábricas, máquinas de vapor y transformaciones económicas, aparece Madagascar sin ninguna explicación. Lo curioso no es que la inteligencia artificial haya incluido semejante disparate, sino que tantos estudiantes lo hayan entregado sin cuestionarlo. Al parecer, la producción de textos también entró en la era industrial, con fabricación en serie, mínima supervisión y ningún control de calidad.
Sin embargo, la historia tiene otro detalle interesante. Una estudiante aseguró que había descubierto la instrucción escondida y, después de revisar su caso, el profesor corrigió su calificación. Es decir, encontrar la palabra ‘Madagascar’ en un trabajo no bastaba para demostrar que alguien había utilizado inteligencia artificial sin revisar lo que entregaba. Aquí viene la ironía: el profesor había preparado una trampa para comprobar si sus estudiantes pensaban por sí mismos, pero terminó teniendo que revisar sus propias conclusiones. Parece que la lección sobre pensamiento crítico era para toda la clase, incluido el profesor.
Este artículo me hizo sonreír, pero después me cuestioné. ¿Cuántos podían explicar lo que habían entregado? ¿Cuántos habrían defendido sus conclusiones sin mirar una pantalla? Más importante todavía, ¿qué estamos haciendo nosotros, los docentes, para comprobarlo?
Durante años hemos dado enorme importancia al resultado. El ensayo terminado, la presentación impecable, la respuesta correcta. Hoy en día, si una herramienta puede producir todo eso en segundos, ¿tiene sentido seguir calificando exactamente igual?
Seamos sinceros, ¿de qué sirve sacar un diez si después no sabemos explicar ni cómo llegamos a la respuesta?
Esto lo he visto muchas veces como docente y diseñador. Un estudiante puede llegar con un logotipo espectacular, unos colores preciosos y una presentación que parece hecha por una gran agencia de publicidad. Pero cuando le preguntamos por qué escogió estos colores, qué quiere comunicar o a quién pretende llegar, empiezan los problemas. Una cosa es hacer algo bonito y otra muy distinta es entender por qué funciona. Créanme, en diseño no todo lo bonito funciona.
Entonces, ¿por qué seguimos dándole tanta importancia al trabajo terminado y tan poca a cómo llegaron hasta ahí? ¿Qué tal si empezamos a pedirles que nos muestren sus ideas iniciales, los errores que cometieron, lo que tuvieron que cambiar y por qué? Que pasen al frente, que expliquen su trabajo, que defiendan sus decisiones y, por qué no, que también aprendan a reconocer cuando se equivocaron. No se trata solamente de ponerles una nota, sino de saber si realmente aprendieron algo mientras hacían la tarea.
Incluso podríamos usar la propia inteligencia artificial como parte del examen: entregar una respuesta generada por ella y pedir que encuentren errores, contrasten afirmaciones o propongan mejoras. Ahí el mérito no estaría en obtener una respuesta instantánea, sino en saber cuestionarla.
También ayudaría sacar algunas tareas del mundo de las respuestas genéricas. ¿Por qué no investigar un problema del vecindario, entrevistar a un familiar o analizar una necesidad de nuestra comunidad? Observar, escuchar y justificar una propuesta también son formas de aprender.
Eso sí, ‘No todo tiempo pasado fue mejor’. Memorizar veinte páginas para olvidarlas después del examen no era una maravilla pedagógica. Y volver al lápiz y al papel, por sí solo, no garantiza pensamiento crítico. La pregunta es qué habilidad queremos evaluar y qué método permite verla.
Equivocarse, corregir y volver a intentar puede resultar frustrante, pero también enseña a resolver problemas. Si eliminamos todas las dificultades, ¿cuándo aprendemos a enfrentarlas? No culpemos solamente a los jóvenes, los adultos también aceptamos respuestas rápidas sin detenernos a comprobarlas.
Por eso, replantear la educación no significa prohibir herramientas, sino enseñar a utilizarlas con criterio y rediseñar nuestras evaluaciones. La tecnología seguirá cambiando, y nuestra responsabilidad es que los estudiantes sepan preguntar, argumentar y decidir incluso cuando la pantalla no tenga la respuesta.
Tal vez sea hora de dejar de preguntar solamente ¿qué entregaste? y empezar a preguntar ¿cómo llegaste hasta ahí y qué aprendiste en el camino?
Un trabajo puede parecer brillante, pero lo importante es saber si detrás hay alguien que comprenda lo que hizo.
Nos seguimos leyendo.