En esta sección del profesor productivo en el podcast IA y Educación el profe «enterado» nos explica con un toque de humor nuevos conceptos que se mueven en el mundo: efecto Flynn, Goodhart, «contexto rot» y neoluditas.
Cuatro conceptos para entender mejor la IA aplicada a la educación
La inteligencia artificial está incorporando nuevos conceptos al debate educativo. Muchos de ellos aparecen con frecuencia en artículos y redes sociales, pero no siempre resulta fácil comprender qué significan o qué implicaciones tienen para docentes y estudiantes. Estos cuatro términos ayudan a entender algunos de los retos actuales de la educación en plena transformación digital.
El efecto Flynn inverso
Durante décadas, las puntuaciones en los test de inteligencia aumentaron de generación en generación, un fenómeno conocido como efecto Flynn. Sin embargo, algunos estudios recientes apuntan a que esta tendencia podría haberse frenado o incluso invertido en algunos países desarrollados.
Esto no significa necesariamente que las personas sean menos inteligentes. Los investigadores todavía no tienen claro qué factores explican este cambio y manejan hipótesis relacionadas con la educación, los hábitos de lectura, el entorno tecnológico o la inteligencia artificial. Más que preguntarnos si somos más o menos inteligentes, el verdadero debate está en cómo están cambiando las habilidades que desarrollamos.
La ley de Goodhart
La ley de Goodhart afirma que cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida. En educación ocurre cuando se priorizan indicadores, como el porcentaje de aprobados, por encima del aprendizaje real.
La llegada de la IA hace esta reflexión aún más relevante. Si una herramienta puede generar fácilmente determinadas tareas, quizá el problema no sea la tecnología, sino que seguimos evaluando actividades que ya no son una buena evidencia del aprendizaje. Esto obliga a replantear los sistemas de evaluación y dar más peso al razonamiento, la aplicación práctica o la capacidad de argumentar.
Context rot
El context rot describe cómo el rendimiento de un modelo de IA puede deteriorarse cuando una conversación acumula demasiada información, instrucciones o errores previos.
En el ámbito educativo tiene una aplicación práctica muy clara: al utilizar IA para corregir actividades o analizar documentos, es recomendable abrir conversaciones nuevas con frecuencia para evitar que el contexto acumulado afecte a la calidad de las respuestas. Un contexto limpio suele ofrecer mejores resultados que uno excesivamente largo.
Los luditas y el futuro del trabajo
El término ludita suele utilizarse para describir a quienes rechazan la tecnología, pero históricamente hacía referencia a trabajadores que protestaban por el impacto que la mecanización tenía sobre sus empleos, más que por la tecnología en sí.
Hoy el debate se repite con la inteligencia artificial. Nadie sabe con certeza cómo cambiará el mercado laboral, pero sí parece claro que la incertidumbre afectará también a la educación. Preparar al alumnado para profesiones que aún no existen y mantener su motivación para aprender será uno de los grandes desafíos de los próximos años.
