La IA está erosionando las horas de tutoría, los grupos de estudio y la confianza entre profesorado y estudiantes, según un informe del MIT

La IA está erosionando las horas de tutoría, los grupos de estudio y la confianza entre profesorado y estudiantes, según un informe del MIT

Un comité de expertos del MIT quiere que las universidades repiensen desde cero cómo gestionan la IA. Las horas de tutoría, los grupos de estudio y el programa insignia de investigación para pregrado de la institución están en declive. La confianza entre profesorado y estudiantes se está deteriorando.

La universidad más vinculada a la historia de los orígenes de la IA ahora advierte sobre las consecuencias sociales y educativas de la tecnología. La brecha entre lo que los estudiantes necesitan y lo que reciben es amplia: una encuesta de otoño de 2025 del periódico estudiantil del MIT "The Tech" reveló que más de dos tercios de los estudiantes consideraban importante la IA para sus carreras, pero solo alrededor de un cuarto se sentía preparado. El comité quiere que la alfabetización en IA se integre de inmediato en los cursos introductorios.

El informe, publicado en junio de 2026, documenta cómo la IA está desgastando partes centrales de la experiencia universitaria. Los estudiantes ya lo usan en todos los ámbitos, y los efectos se notan: menos asisten a las horas de tutoría, la participación en foros en línea ha disminuido y los grupos de estudio en residencias y bibliotecas se están reduciendo. Para el profesorado, resulta cada vez más difícil evaluar qué están aprendiendo realmente los estudiantes.

Profesores y estudiantes están perdiendo la confianza entre sí

Los profesores dicen que vigilar el uso no autorizado de la IA está dañando sus relaciones con los estudiantes. El software de detección de texto generado por IA es poco fiable y a menudo marca como generado por IA trabajos de estudiantes no nativos o neurodivergentes, por lo que el comité aconseja explícitamente no usarlo. Estas herramientas también conllevan el riesgo de una carrera armamentista con los llamados "humanizadores de IA", programas que hacen que el texto generado por IA parezca escrito por humanos.

Para tesis y disertaciones, el comité quiere un enfoque diferente: cada trabajo debe declarar su uso de la IA, y la IA nunca podrá figurar como coautora.

Los estudiantes, por su parte, temen acusaciones falsas y perciben un doble rasero cuando el profesorado usa IA para diapositivas, retroalimentación o calificación mientras restringe su uso a los estudiantes. El comité recomienda reglas de transparencia también para el profesorado.

Los navegadores de bloqueo, software de examen que bloquea y monitorea las computadoras durante las pruebas, tampoco resuelven el problema. El grupo afirma que la generación actual tiene errores y produce una sensación de vigilancia.

Obtener la respuesta correcta de un chatbot simula un aprendizaje real

El informe se basa en un principio rector de "aumentación, no automatización": la IA debe extender las capacidades humanas, no reemplazarlas. Obtener la respuesta correcta de un chatbot crea una ilusión de aprendizaje y conduce a la rendición intelectual, con los estudiantes recurriendo a la IA al primer signo de dificultad.

Esa dinámica ahora amenaza uno de los programas más importantes del MIT. Varios profesores están comenzando a considerar agentes de IA en lugar de estudiantes como asistentes de investigación, lo que afectaría al Undergraduate Research Opportunities Program (UROP), un pilar de la experiencia del MIT: el 93 por ciento de la promoción de 2025 participó al menos una vez, y el 58 por ciento del profesorado actuó como mentor. El programa existe para formar a los estudiantes, no para proporcionar mano de obra de investigación barata, así que reemplazarlos con IA vaciaría su propósito de contenido, argumenta el grupo.

Los objetivos de aprendizaje deben anteceder a las políticas de IA

En lugar de reglas generalizadas, el comité dice que cada curso necesita su propia política de IA. El proceso debe comenzar con los objetivos de aprendizaje, pasar al diseño de la evaluación y solo entonces abordar qué uso de la IA permitir. Un seminario de poesía tiene una relación completamente distinta con la IA que un curso de demostraciones matemáticas, por lo que una única política a nivel institucional sería demasiado laxa para algunos contextos y demasiado estricta para otros.

El informe recomienda un cambio hacia exámenes orales, portafolios semestrales, discusiones en persona y trabajo basado en proyectos. Cada curso debe detallar su política de IA en el programa de la asignatura con un razonamiento claro detrás.

El acceso desigual a las herramientas de IA amplía las brechas de rendimiento

Algunos estudiantes pueden permitirse el acceso premium a la IA y otros no, y el comité advierte que esa brecha podría generar diferencias reales de rendimiento. MIT ya ofrece a todos sus miembros acceso a varios modelos de IA a través de su plataforma Parley, con 30 dólares al mes en créditos gratuitos para profesores y estudiantes de posgrado. Pero las suscripciones premium de OpenAI, Google y Anthropic cuestan varios cientos de dólares al mes, lo que las pone fuera del alcance de muchos estudiantes.

Investigaciones más amplias respaldan el informe del MIT

El uso generalizado de la IA que describe el informe del MIT coincide con lo que están viendo otras universidades. En Harvard, alrededor del 87.5 por ciento de los encuestados en 2024 dijo que usaba IA, y casi la mitad la usaba al menos cada dos días. Alrededor del 25 por ciento dijo que la IA hizo que visitara menos las horas de tutoría, pidiera menos ayuda a los instructores y saltara las lecturas asignadas. En el Reino Unido, el uso entre estudiantes a tiempo completo alcanzó el 95 por ciento para finales de 2025, y los estudiantes de hogares más acomodados usaban la IA con más frecuencia.

Varios estudios respaldan la preocupación por el pensamiento delegado. Anthropic descubrió que los estudiantes delegaban el pensamiento de orden superior , como el análisis y la creación, a Claude en casi la mitad de todas las conversaciones analizadas. Un estudio chino a largo plazo con más de 26,000 estudiantes encontró que el uso de la IA aumentó las calificaciones de las tareas en un 18 por ciento, pero las puntuaciones de los exámenes cayeron un 20 por ciento después de seis meses.

Un estudio de UC Berkeley que abarcó más de 500,000 calificaciones mostró que la proporción de calificaciones A en cursos con mucha escritura y programación aumentó 13 puntos porcentuales desde el lanzamiento de ChatGPT. El efecto se concentró en cursos con una alta proporción de tareas, lo que apunta lejos de ganancias reales de aprendizaje. En Brown, las puntuaciones promedio cayeron del 96 por ciento en un examen para hacer en casa al 48.6 por ciento en la prueba presencial posterior.

Un estudio de dos años en la Vrije Universiteit Amsterdam del experto en derecho Thibault Schrepel produjo un resultado diferente. Dividió aleatoriamente a los estudiantes en tres grupos: sin IA, IA sin orientación e IA con formación. El grupo sin IA terminó último ambos años. Incluso el grupo que usaba IA sin orientación lo hizo mejor, a pesar de aceptar a menudo las sugerencias de la IA sin cuestionarlas en clase. Schrepel esperaba lo contrario y terminó rechazando su propia suposición inicial de que la IA solo ayuda cuando se combina con formación estructurada.

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