ChatGPT mejora las calificaciones pero reduce el aprendizaje real, según el MIT

Un estudio realizado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha revelado que el uso intensivo de herramientas como ChatGPT puede generar lo que los investigadores denominan “deuda cognitiva“.

El experimento incluyó a cincuenta y cuatro estudiantes universitarios, organizados en tres grupos: uno utilizó ChatGPT para redactar ensayos, otro empleó Google como motor de búsqueda, y el último trabajó únicamente con sus propios recursos, sin herramientas externas.

Durante varios meses, los científicos monitorizaron la actividad cerebral de los participantes mediante electroencefalogramas.

Los resultados fueron claros: aquellos que recurrieron a la inteligencia artificial presentaron una conectividad neuronal sistemáticamente menor en todas las bandas de frecuencia.

De manera específica, el grupo que solamente empleó su propio pensamiento, mostró una mayor activación en redes neuronales clave que enlazan regiones parietales, temporales y frontales, esenciales para la atención, memoria y procesamiento semántico.

El estudio concluye que, aunque los estudiantes que usan la IA pueden obtener textos mejor escritos, el proceso mental implicado se ve empobrecido.

Según los investigadores, esta disminución en la actividad cerebral puede afectar la capacidad para analizar, recordar y comprender en profundidad la información trabajada, subrayando los retos que plantea la adopción masiva de inteligencia artificial en entornos educativos.

Cuáles fueron los resultados del estudio

Los resultados del estudio del MIT muestran una paradoja en el uso de la inteligencia artificial para la escritura académica. Los ensayos generados con IA obtuvieron calificaciones superiores, tanto por parte de profesores como de algoritmos de evaluación.

Sin embargo, los autores de estos textos presentaron dificultades significativas: recordaban con menos precisión lo que acababan de escribir y sentían una menor sensación de autoría sobre sus propias producciones.

El estudio también evidenció que, al solicitar a los usuarios habituales de inteligencia artificial que escribieran sin asistencia, sus patrones cerebrales reflejaron una notable dependencia del apoyo externo.

Se observó una reducción en su capacidad para activar las redes neuronales necesarias para redactar por cuenta propia, un fenómeno comparable a intentar caminar sin apoyo tras haberse acostumbrado a usar muletas.

No obstante, los estudiantes que aprendieron a escribir primero sin inteligencia artificial, y solo posteriormente la emplearon, mantuvieron su conexión neuronal e incluso demostraron una mejor memoria y reactivación de áreas cerebrales más amplias al escribir.

La clave, según los resultados, es que comprender el proceso de pensamiento propio es esencial antes de integrar herramientas tecnológicas en la escritura, ya que solo así se aprovechan sus beneficios sin sacrificar la capacidad cognitiva individual.

“Creemos que se necesitan estudios longitudinales para comprender el impacto a largo plazo de los LLM en el cerebro humano, antes de que estos sean reconocidos como algo netamente positivo para las personas”, concluyen los investigadores.

Cómo involucrar la IA en el estudio

Involucrar la inteligencia artificial en el estudio puede transformar profundamente la manera en que los estudiantes aprenden y procesan la información. La clave está en utilizar estas herramientas como complemento, no como sustituto del pensamiento propio.

Por ejemplo, es recomendable que los alumnos intenten comprender y resolver problemas por sí mismos antes de recurrir a la IA para obtener explicaciones o verificar sus respuestas. De este modo, se fomenta la actividad mental y se fortalece la autonomía intelectual.

La IA puede ser útil para aclarar conceptos complejos, sugerir recursos de estudio adaptados a cada necesidad o proponer ejercicios personalizados según el nivel de conocimiento.

Además, cuando se utiliza para analizar ensayos, corregir errores o generar resúmenes, los estudiantes tienen la oportunidad de comparar y reflexionar sobre sus propios procesos, lo que mejora la autoevaluación y el desarrollo de habilidades críticas.

El equilibrio es fundamental: utilizar la inteligencia artificial para ampliar la perspectiva y descubrir nuevas estrategias de aprendizaje, pero sin perder el enfoque en la comprensión y el dominio personal de los temas.