El uso de la inteligencia artificial y su impacto en la autoeficacia académica

El despliegue de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo ha generado un debate sobre sus consecuencias más allá del rendimiento académico directo. Un aspecto relevante que emerge de investigaciones recientes es la relación entre el uso de estas herramientas y la autoeficacia de los estudiantes.

Según un análisis publicado en The Conversation, la autoeficacia, definida en psicología como la confianza para afrontar una tarea concreta, es fundamental para iniciar y persistir en el aprendizaje. El empleo de herramientas de IA puede tener un impacto significativo en esta percepción.

Una investigación reciente, que recabó datos de 326 universitarios en tres momentos distintos, halló una correlación directa: a mayor utilización académica de inteligencia artificial, menor autoeficacia percibida. En otro estudio, 296 universitarios evaluaron la realización de tareas con y sin ChatGPT, declarando, en promedio, más confianza en sus capacidades cuando no recurrían a la herramienta. Asimismo, los estudiantes que utilizaban ChatGPT con mayor frecuencia en sus estudios mostraron más confianza al trabajar con la IA, pero menos al resolver tareas similares de forma autónoma.

Es importante señalar que estos estudios se basan en la percepción de los propios estudiantes y no en su rendimiento real. No obstante, apuntan a una problemática con potenciales repercusiones a largo plazo, especialmente si las soluciones provistas por la IA anteceden el intento personal de resolver un problema o tarea.

La autoeficacia se consolida cuando el estudiante comprende un problema y sabe cómo abordarlo, más allá de un resultado correcto. La capacidad de explicar el razonamiento y aplicarlo en contextos nuevos es clave. Si el mérito de un logro se atribuye completamente a la inteligencia artificial, el estudiante podría sentir una menor aportación personal, incrementando la dependencia de la herramienta.

Ante este escenario, se sugieren estrategias para mitigar el riesgo de mermar la autoeficacia. Entre ellas, se destaca la necesidad de que la ayuda de la IA deje "huellas" que permitan al estudiante reconstruir el proceso por su cuenta. Los docentes pueden observar el proceso, solicitando borradores previos al uso de la IA, explicaciones orales o la aplicación de lo aprendido en nuevas situaciones. El objetivo es que la IA sirva para debatir y comparar respuestas, fomentando la autonomía y la confianza en las propias capacidades, en lugar de generar una dependencia progresiva.