Soy tan viejo que cuando era estudiante universitario solía visitar la biblioteca para hojear los catálogos de tarjetas antes de dirigirme a las estanterías para buscar libros y revistas que arrastraba de vuelta a un escritorio donde los leía y escribía notas a mano en fichas.
Sí, hay muchas palabras en ese párrafo inicial que los estudiantes actuales tendrán que pedirle a ChatGPT o Claude que explique. No deseo repetir esa experiencia, por eso uso herramientas de IA todos los días para completar la investigación que necesito para enseñar y escribir. Oculto dentro de mi flujo de trabajo diario hay un problema: podía confiar en lo que encontraba en las estanterías; no puedo confiar en lo que encuentro en las herramientas de IA. Como le gustaba decir al presidente Reagan, “confía pero verifica”.
Ese debe ser el mantra que cada estudiante entona cuando se sienta a investigar. Y esa es la razón por la que los estudiantes, maestros, escuelas y distritos luchan por redefinir lo que significa investigar en la era de la IA.
Palabras clave como “descuido” y “alucinación” entran en el aula.
Dan Fitzpatrick es un colaborador frecuente de Forbes, donde a menudo escribe sobre el impacto de las herramientas de IA en la educación. En un pensativo artículo titulado “La verdad sobre la investigación generada por IA y su impacto en la educación”, Fitzpatrick recomienda que los educadores redefinan el papel de la investigación de la siguiente manera:
“Las tareas de investigación podrían pedir a los estudiantes que actúen como auditores que verifiquen la validez de los resultados y los perfeccionen para mayor precisión. En una clase de ciencias, podrían escrutar hipótesis sugeridas por la IA para experimentos, validándolas contra teorías establecidas antes de llevar a cabo aplicaciones prácticas. Este enfoque práctico no solo desarrolla habilidades de pensamiento crítico, sino que también prepara a los estudiantes para escenarios del mundo real donde la IA y la supervisión humana deben trabajar juntas. Este enfoque cultiva habilidades analíticas más profundas y conciencia metacognitiva.”
La necesidad de esto es dolorosamente evidente. Recientemente creé bots de escritura en ChatGPT y Claude que fueron entrenados en mi estilo para producir contenido anónimo para un sitio web. En los dos blogs que pedí a los bots que escribieran, cada referencia a un estudio o informe era una alucinación. Si tomamos los datos más recientes y confiables sobre el uso de la IA generacional en la escuela secundaria, casi el 50 por ciento de los estudiantes están entregando trabajos completamente o parcialmente escritos por la IA generacional. La cantidad de información falsa que llega al aula es asombrosa.
“Los maestros, como yo, comenzaron a ver la IA como una herramienta inevitable, algo que los estudiantes tienen que aprender para sobrevivir después de la escuela secundaria”, declaró Cory Aaron Olague, quien enseña inglés en la escuela secundaria Golden Valley en Bakersfield, California. “Y hemos comenzado a usarlo predominantemente como una herramienta de redacción, ayudando a los estudiantes a escribir sus planes, esquemas o borradores. Después de hacerlo, la mayoría de nosotros hacemos que los estudiantes observen los resultados generados con un ojo crítico para buscar alucinaciones y corregir descuidos. Debido a este proceso, palabras como ‘alucinaciones’ y ‘descuido’ han entrado en el aula.”
Olague, como muchos de sus colegas en todo el país, está luchando por replantear términos que durante mucho tiempo hemos dado por sentado: cita, párrafo, citación y parafraseo. He argumentado en un blog anterior que necesitamos revisar estos términos centrados en la investigación a la luz de lo que hace la IA en la generación de texto.
También he argumentado que necesitamos redefinir términos como creatividad y originalidad. Basta con mirar la reciente actualización de la ley de derechos de autor de EE. UU., que establece que cualquier trabajo debe contener “autoría y creatividad humana significativas” para ser elegible para derechos de autor. Lo mismo debería aplicarse al trabajo basado en la investigación que los estudiantes presentan. Sin embargo, la vaguedad de la palabra “significativa” le da a todos los “abogados” adolescentes en nuestras aulas mucho margen de maniobra.
¿Qué dicen los documentos de estándares sobre habilidades de investigación?
En mi interminable búsqueda de reescribir los estándares de contenido para tener en cuenta las adaptaciones exigidas por el uso de la IA, decidí ver qué requieren los Estándares Comunes de ELA, la Asociación Internacional de Alfabetización y los estándares de la Asociación de Lenguas Modernas en cuanto a investigación.
Los Estándares Comunes requieren que los estudiantes:
Evalúen la credibilidad y precisión de las fuentes.
Los Estándares de la Asociación de Lenguas Modernas requieren que los estudiantes:
Evalúen críticamente fuentes y distingan entre información confiable y no confiable.
Los estándares de la Asociación Internacional de Alfabetización requieren que los estudiantes:
Desarrollen la capacidad de localizar, evaluar y utilizar efectivamente información de diversas fuentes.
Después de reflexionar, los estándares ya nos están proporcionando la orientación que necesitamos. Esa orientación exige el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y alfabetización informacional como requisito previo para investigar información de manera efectiva.
Compartí mis preocupaciones sobre la investigación con Garrett Smiley, quien es el fundador y CEO de las Escuelas Sora, una de las redes de escuelas autónomas más innovadoras del país. Smiley me dijo que él y su personal han estado lidiando con este mismo tema.
“Es complicado. Hemos creado una solución interna sobre cómo combatir la desinformación y fomentar la búsqueda de la verdad”, dijo Smiley. “Este año pondremos más esfuerzo detrás de ese esfuerzo. El conjunto de actividades que usamos con este propósito puede ser realizado por los estudiantes tantas veces como quieran hasta que se sientan cómodos con su comprensión de la investigación y los resultados que obtienen. Vemos esto como un proceso siempre vigente porque la tecnología cambia tan rápidamente.”
Y luego terminó nuestra conversación con una frase que tomo en serio: “Tengo la esperanza de que los modelos de IA ayuden a mejorar la alfabetización mediática y el pensamiento crítico.”
TikTok proporciona un modelo.
Mis hijos veinteañeros están horrorizados por la cantidad de tiempo que paso en TikTok, y ahora también en Red Note. Me dicen que hay demasiadas tonterías y desinformación en la plataforma y que estoy desperdiciando mi tiempo decreciente. Ellos, jóvenes y sabios como son, se están perdiendo el punto.
TikTok es un canario en la mina de carbón digital de las redes sociales. Millones de creadores de contenido proporcionan notificaciones instantáneas de noticias, rumores y chismes. No necesito que TikTok sea correcto; necesito que esté situacionalmente consciente y alerta. Es mi trabajo descubrir la verdad, y lo hago mediante la triangulación.
En el momento en que leo algo que incluso sospecho de desinformación, abro un navegador y busco ese mismo tema de noticias en el New York Times, Bloomberg, Wall Street Journal, la Asociación Médica Americana, Consumer Reports, etc. Busco al menos dos fuentes para confirmar lo que TikTok me alertó antes de aceptarlo como información válida. Este proceso debería enseñarse a cada estudiante al que enseñamos.
El proceso de triangulación también habla de la importancia del conocimiento de contenido. No puedes sospechar de la desinformación si no tienes un entendimiento suficiente de la ciencia, las matemáticas, la historia o la política.
Las nuevas herramientas de investigación.
Como sabes, nuevas herramientas impulsadas por la IA llegan cada día. Algunas son desarrolladas por startups y otras son herramientas multifacéticas desarrolladas por las mayores compañías tecnológicas del mundo. La siguiente lista no es exhaustiva, pero incluye la mayoría de las herramientas de investigación que he usado y recomendaría a estudiantes y maestros (varias de las cuales se utilizaron para la investigación que respalda este blog).
Scholar AI: Resume artículos, extrayendo puntos clave y organizando información.
Elicit: Está diseñado para agilizar las revisiones bibliográficas extrayendo y resumiendo información clave de artículos de investigación. Ayuda a los usuarios a encontrar artículos relevantes y organizar datos en una matriz de investigación.
NotebookLM: Esta herramienta de Google ayuda a los usuarios a comprender información compleja generando podcasts a partir de documentos técnicos y ayudando con la toma de notas y la colaboración.
Semantic Scholar: Un motor de búsqueda académico gratuito que utiliza IA para proporcionar resúmenes y conocimientos de documentos de investigación.
Perplexity AI: Ofrece respuestas concisas, fuentes para lecturas adicionales y apoyo para citaciones. Ampliamente utilizado como motor de búsqueda impulsado por IA.
STORM: Esta nueva herramienta de Stanford permite a los estudiantes ingresar un tema y luego el software generará un informe estilo Wikipedia.
Además de eso, los sospechosos habituales (Claude, Gemini, ChatGPT, CoPilot, Grok, Mistral, DeepSeek, etc.) ofrecen asistencia en investigación y redacción impulsada por IA. No he abordado las capacidades de la nueva herramienta de investigación profunda de Google porque actualmente solo está disponible para aquellos que pagan la suscripción de $200 al mes.
Enfóquese en el proceso de investigación.
Brian Schoch enseña negocios en las Escuelas Locales de New Albany-Plain (OH). Me habló sobre una distinción clave a tener en cuenta cuando aconsejamos a los estudiantes cómo usar herramientas de IA de manera ética y efectiva para la investigación.
“Creo que actualmente hay una gran brecha en el nivel de adopción de los estudiantes, al igual que en los maestros”, dijo Shock. “Algunos han dado pasos con cautela, otros lo están usando con más frecuencia. Con mis estudiantes, hablamos sobre la diferencia entre usar la IA para la generación de ideas y utilizarla para un resultado final.”
Uno de mis gruñones favoritos en este espacio de liderazgo de pensamiento es Gary Marcus, quien es profesor emérito de psicología y ciencia neural en la Universidad de Nueva York. Sus puntos de vista sobre los efectos disruptivos de la IA en la enseñanza y el aprendizaje se entregan a través de un boletín informativo, que es a la vez entretenido y provocador. Marcus sugiere que tomemos el siguiente enfoque al asignar tareas de investigación a los estudiantes: “Considerar evaluar a los estudiantes en su proceso de investigación, su capacidad para identificar preguntas significativas y su capacidad para reconocer cuándo las herramientas de IA son y no son útiles.”
¿Por qué creo que los consejos dados por estos académicos y maestros son valiosos para los estudiantes y maestros? Como escritor profesional, investigo para informar mi escritura todos los días. Si estos consejos informan la práctica de un profesional, seguramente pueden informar la práctica de estudiantes asignados a hacer un informe de cuatro páginas sobre las causas de la Guerra Civil.