Está muy lejos de mí llamar tonterías a una inversora de riesgo legendaria conocida como la “reina de Internet”, pero después de leer el informe “IA y Universidades” de Mary Meeker, recientemente cubierto por Lauren Coffey aquí en Inside Higher Ed, estoy llamando tonterías.
El informe en sí es una recopilación de varios puntos de datos, principalmente sobre cuántos datos pueden ser aprovechados por la tecnología (¡muchos!), junto con suposiciones confiadas sobre las capacidades futuras (no presentes) de las aplicaciones de IA generativa, convertidas en un llamado a abrazar la innovación inevitable.
El informe extrae muy pocas, si es que alguna, conclusiones directas entre las afirmaciones y la evidencia disponible. Asume muchos hechos no probados y ignora por completo algunas dimensiones importantes del trabajo de enseñanza y aprendizaje en los espacios educativos. Según el informe de IHE, Anna Ivey, exdecano de admisiones de la Facultad de Derecho de la Universidad de Chicago, “se rió en voz alta en un Starbucks de San Francisco al leer partes del informe”.
Interpreto la risa de Ivey como una de incredulidad de que esto se esté tomando en serio porque es tan evidentemente falso, una emoción que comparto, pero que es rápidamente seguida por una emoción diferente: una profunda preocupación de que personas importantes estén tomando estas afirmaciones mal consideradas muy en serio.
Aquí está el meollo del asunto: ¿A qué grupo van a escuchar las instituciones sobre cómo llevar a cabo su trabajo, a los inversores de riesgo o a personas que saben algo sobre enseñanza y aprendizaje?
Temo la respuesta a esa pregunta, pero la dejaré de lado por ahora para en cambio hacer una distinción entre las diferentes mentalidades que personas como Mary Meeker y, por falta de una mejor alternativa … yo, traen a la cuestión de usar la IA en la educación.
En esencia, creo que el proceso importa, que el viaje que uno emprende hacia el destino de una credencial es significativo independientemente de la credencial en sí. El aprendizaje se encuentra en el proceso, y demasiado de lo que ya pedimos a los estudiantes que hagan no tiene en cuenta el viaje.
Meeker y los inversores de riesgo entusiastas de la IA creen que todo lo que importa es el producto. Haz cosas, obtén una credencial, enjuaga y repite.
Cuando se trata de aprender realmente a hacer cosas importantes y significativas, Meeker está equivocada, pero puede que tenga razón en que nos estamos dirigiendo hacia un futuro en el que ya no es importante saber cómo hacer cosas como pensar y escribir porque vamos a encogernos de hombros colectivamente y decidir que lo que las herramientas de IA generativa puedan conjurar es un sustituto aceptable.
Esta diferencia de mentalidad saltó de la página en una declaración, destacada por Coffey en el artículo de IHE:
“En lo básico de la enseñanza, desde la elaboración de planes de lecciones hasta la revisión de tareas y la gestión de la comunicación en el aula, los profesores ya tienen mucho trabajo. A medida que la tecnología evoluciona y se vuelve más ampliamente disponible, los profesores deberían poder ahorrar tiempo y aumentar la productividad, centrándose más en su oficio principal aprovechando la IA para tareas más intensivas en tiempo”.
Lo que Meeker describe como “lo básico”, es decir, cosas que son de baja prioridad y por lo tanto susceptibles de ser externalizadas a la IA generativa, no son en realidad lo básico. No deberíamos ver cosas como planificar lo que enseñamos, revisar el trabajo que los estudiantes hacen en respuesta a esos planes e interactuar con nuestros estudiantes como “lo básico”.
En cambio, deberíamos pensar en ellos como fundamentales.
Como he escrito anteriormente, como profesor de escritura, no puedo externalizar la retroalimentación sobre la escritura a algo que no pueda leer. Leer la escritura de los estudiantes es una parte fundamental de la enseñanza porque debo saber absolutamente qué están haciendo para poder ayudarles a desarrollarse. De hecho, leer su trabajo no es suficiente por sí solo. También debo tener una conversación con ellos sobre mis impresiones de lo que han escrito. Este es el trabajo.
Los planes de lecciones, o algo como el plan de estudios, no pueden ser externalizados porque es el plan que informará mi trabajo. La oportunidad de pensar en el problema de enseñar un curso en particular es una necesidad.
Los entusiastas de la tecnología que animan al uso de esta tecnología en espacios educativos parecen no saber nada o muy poco sobre educación. La única forma en que esto gana tracción es si ignoramos esta distinción.
Muchas personas parecen dispuestas a ignorar esas distinciones porque aumentará la “productividad”. ¿Cuál es el objetivo final de todos esos aumentos de productividad además de eliminar el desorden que los humanos hacen en el espacio educativo?
La IA asigna el trabajo, los estudiantes usan la IA para hacer el trabajo, la IA califica el trabajo. ¿Los humanos están en el ciclo para hacer qué, exactamente?
Vuelvo a preguntar, ¿cuál es el punto?
No tengo poder y poca influencia cuando se trata de dar forma a las decisiones que tomarán aquellos que sí tienen poder e influencia, el blog no es más poderoso que el dólar, pero no puedo instar con más fuerza a las personas que tienen estas responsabilidades a no sucumbir al FOMO de la IA generativa. Las compañías tecnológicas más ricas del mundo están arrojando hasta el último dólar (junto con hasta la última gota de agua y kilovatio de energía) al desarrollo de la IA.
El resultado probablemente será un futuro en el que el acceso a los modelos de IA centrales será algo así como un bien de consumo, más parecido a una suscripción a cable que a algo que requiera aplicaciones exclusivas o propietarias.
¿Sabes quién está de acuerdo conmigo? Goldman Sachs, que cree que el gasto en IA generativa está muy fuera de proporción con sus posibles beneficios.
Todos los supuestos beneficios de productividad de las herramientas de IA generativa en educación requieren abandonar el trabajo que debería ser realizado por humanos. El hecho de que no parecemos encontrar los recursos para pagar a los humanos para que hagan el trabajo no es una recomendación para usar la IA generativa.
Abrazar la visión de Mary Meeker significa renunciar a la educación, no avanzar en ella.