Es fácil imaginar esta situación: dos jóvenes llegan a su primer trabajo, ambos saben cómo utilizar la inteligencia artificial y ambos pueden pedirte que redactes un informe, resumas un documento en segundos o encuentres una respuesta a una pregunta que ellos no pueden resolver. Pero hay una diferencia entre ellos: uno es capaz de detectar cuándo la máquina se equivoca. El otro, no. . Seguir leyendo
Los últimos resultados de PISA ponen de manifiesto el valor de habilidades como la comprensión, el razonamiento y la resolución de problemas. Y esas habilidades determinarán qué hacemos con las respuestas que nos ofrecen las máquinas.
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Es fácil imaginar esta situación: dos jóvenes llegan a su primer trabajo, ambos saben utilizar la inteligencia artificial y ambos pueden pedirte que redactes un informe, resumas un documento en segundos o encuentres una respuesta a una pregunta que ellos no pueden resolver. Pero hay una diferencia entre ellos: uno es capaz de detectar cuándo la máquina se equivoca. El otro, no. . A primera vista, puede que ninguno de los dos tenga ningún problema. El informe está terminado, la respuesta parece correcta y el trabajo sigue adelante. La dificultad surge cuando algo no encaja. Una cifra que no cuadra, una conclusión que parece demasiado fácil o un dato que la máquina ha dado de pasada y que, de hecho, no lo es. Uno de nosotros se dará cuenta. Para el otro, puede que sea imposible saberlo. No es una diferencia que haya surgido con la irrupción de la IA, sino mucho antes, cuando ambos aprendimos a leer un texto y a entenderlo, a interpretar una información, a resolver un problema o a afrontar una tarea complicada. Y ahí es precisamente donde los últimos resultados de PISA cobran otra dimensión. España ha obtenido sus peores resultados en la evaluación de la OCDE desde que comenzó a participar en la prueba, perdiendo 23 puntos en comprensión lectora, 16 en matemáticas y 8 en ciencias con respecto a la edición de 2022. En pocas palabras, uno de cada tres ni siquiera alcanza el nivel mínimo de competencia en lectura y matemáticas. La caída no es exclusiva de España —el descenso se ha producido en gran parte de los países desarrollados—, pero el de España se encuentra entre los más pronunciados. ¿Qué significará todo esto cuando esos adolescentes de 15 años terminen sus estudios y tengan que seguir aprendiendo? PISA no puede responder a eso. No es una prueba de empleabilidad y sus resultados no nos permiten saber cómo trabajará una persona en concreto. Pero sí mide algunas habilidades que están detrás de ese aprendizaje posterior: comprender lo que se lee, interpretar información, razonar, resolver problemas y aplicar conocimientos cuando la situación cambia. También hay motivos para interpretar los resultados con cierta cautela. PISA no tiene consecuencias académicas directas para los alumnos, y la propia OCDE ha constatado una disminución general del esfuerzo que los alumnos afirman dedicar a la prueba. Además, mientras que en algunos países asiáticos los alumnos se someten a una preparación específica para la prueba, esto no ocurre en países como España. Aprender a seguir aprendiendo. PISA no se limita a preguntar si un alumno recuerda una fórmula, una fecha o una regla determinada. El alumno tiene que utilizar lo que sabe para resolver un problema que se le plantea de formas que no se corresponden exactamente con lo que ha aprendido en clase. «No se miden los contenidos curriculares; lo que se intenta averiguar son aquellas habilidades que los alumnos pueden tener para aplicar los conocimientos en situaciones o contextos que reflejen la realidad», explica Enrique Navarro Asencio, profesor del Departamento de Investigación y Psicología de la Educación de la Universidad Complutense de Madrid. Detrás de una pregunta de ciencias, por ejemplo, un alumno puede tener que manipular diferentes variables, elaborar una tabla de datos y, a continuación, utilizar esa información para tomar una decisión. En la comprensión lectora, no basta con localizar una frase en un texto: se trata de comprenderla en profundidad. También hay problemas que deben resolverse a partir de pruebas, ya sean datos o información escrita. Para Navarro, hay mucho de lo que PISA intenta observar: comprensión, razonamiento, análisis y capacidad para afrontar nuevos problemas. Un grupo de estudiantes universitarios se reúne a la entrada de su facultad, en Barcelona. Carlos Barquero (Getty Images). En cualquier caso, una buena puntuación en PISA no permite anticipar quién será un buen profesional al incorporarse al mercado laboral. Esa extrapolación, advierte Navarro, sería difícil. Lo que la prueba sí puede mostrar es algo que tendrá consecuencias mucho más allá de los 15 años: hasta qué punto un alumno dispone de las herramientas para seguir aprendiendo por sí mismo. Además, la prueba de la OCDE plantea preguntas menos obvias en una prueba de conocimientos, como la capacidad de reflexionar sobre el propio aprendizaje, de comprender cuál es su finalidad o de perseverar cuando algo no sale bien a la primera. Son capacidades que, trasladadas a la vida adulta, adquieren un significado muy concreto: tener la capacidad de enfrentarse a algo que aún no se sabe hacer y ser capaz de aprenderlo. Si, además, la necesidad de formación va mucho más allá del final de la educación reglada, estas habilidades adquieren otra dimensión. Javier García Cañete, director de programas de la Fundación Botín, se centra precisamente en esta continuidad: «Lo que aprendemos hoy lo hacemos gracias a lo que aprendimos ayer y, a su vez, nos prepara para comprender lo que vendrá después. Por lo tanto, contar con una base sólida es lo que nos permite seguir incorporando nuevos conocimientos a medida que crecemos». Y ese aprendizaje, añade, tendrá lugar en un mercado laboral en plena transformación, en el que la IA está cambiando las herramientas, las tareas y las formas de trabajar. Pero incorporar algo nuevo no basta para acumular conocimientos, es necesario ser capaz de trabajar con ellos: «Es difícil relacionar, cuestionar o crear a partir de algo que no conocemos», afirma García Cañete. Y esa frase plantea un dilema que la inteligencia artificial está poniendo especialmente de manifiesto: ¿qué ocurre cuando una herramienta puede realizar por nosotros parte de ese trabajo intelectual? «La clave está en diferenciar entre completar una tarea y aprender. La IA puede ayudar a que una tarea se realice más rápido o incluso mejor, pero la educación no consiste solo en obtener un resultado, sino en desarrollar la capacidad de comprender, relacionar ideas y resolver problemas por uno mismo», explica Pau García-Milà, director ejecutivo y cofundador de Founderz. La distinción parece sencilla, pero cambia el significado de lo que entendemos por aprendizaje. Un estudiante puede obtener un buen resultado sin haber recorrido el camino que le lleva hasta él. Es entonces cuando las carencias salen a la luz. ¿Qué ocurre cuando un estudiante pasa a la siguiente etapa sin haber desarrollado suficientemente algunas de estas habilidades? Al menos en la universidad, Navarro afirma haber observado el cambio de cerca. «Creo que esta capacidad de atención y de poder dedicar mucho tiempo a leer y reflexionar sobre un texto complejo se ha reducido», explica. Lo ha observado en sus alumnos de la Facultad de Pedagogía, aunque no se atreve a atribuirlo a una causa concreta: la escuela, los cambios sociales, las estructuras familiares. Pero hay capacidades que van más allá de sentarse frente a un texto. García Cañete pone sobre la mesa otras que, en su opinión, serán cada vez más necesarias en el ámbito laboral: autonomía, creatividad, gestión de la frustración, capacidad para generar confianza, resolver problemas y trabajar en equipo, y también el pensamiento crítico. Son habilidades que, según él, se aprenden mejor cuando se empieza a trabajar pronto, aunque también puedan adquirirse una vez alcanzada la edad adulta. Cuando estas carencias llegan a la formación profesional, a la universidad o a una empresa, hay que abordarlas al mismo tiempo que la persona sigue avanzando. En estas etapas se espera que sea posible especializarse, tomar decisiones, adaptarse y aprender de forma cada vez más independiente. García Cañete, en cualquier caso, no lo plantea como una cuestión de culpas: «La educación es un proceso continuo y cada fase tiene su función». Además, la formación profesional, la universidad y las empresas deben formar, apoyar y actualizar las competencias. Si la máquina hace el trabajo. En la universidad, la llegada de la IA ya ha obligado a modificar algunas formas de evaluación. Navarro informa de que, tras unos dos años observando a sus estudiantes utilizar estas herramientas, se han incrementado las exposiciones orales y los trabajos escritos en el aula y se han reducido las tareas para casa. La razón es sencilla: cuando un estudiante entrega un texto escrito mucho mejor de lo habitual, no siempre es posible saber qué parte de ese trabajo ha realizado él y qué parte la máquina. . Sin embargo, eso no significa que la IA deba excluirse del aprendizaje. Navarro considera que los alumnos pueden recurrir a ella siempre y cuando sigan realizando por sí mismos la parte esencial del proceso: «Pueden utilizar la IA para buscar información, para generar información y, tal vez, para contrastar diferentes ideas, pero a la hora de presentar resultados deben tener capacidad de reflexión, análisis y síntesis». En el trabajo ocurre algo similar, aunque con una diferencia significativa: ya no se trata de demostrar que uno es capaz de realizar una tarea desde cero, sino de saber qué hacer con lo que produce la máquina: «Durante años hemos asociado la calidad de un trabajo al esfuerzo necesario para elaborarlo. Ahora entramos en un contexto diferente, en el que generar un primer borrador puede llevar segundos. Eso hace que el valor se desplace a otro lugar: comprender lo que se lee, identificar errores, detectar omisiones y saber si una conclusión tiene sentido», explica García-Milà. La IA puede incluso sugerir una decisión, pero no conoce todas las circunstancias que la rodean y no asume sus consecuencias. Por eso, García-Milà cree que una de las capacidades más importantes será evaluar lo que produce la IA. Esta diferencia ya se aprecia, según cuenta, en las empresas con las que trabajan. Hay profesionales que aprenden rápidamente a manejar nuevas aplicaciones, pero les cuesta cuando tienen que analizar la información que reciben o aplicarla a problemas reales. Y también ocurre lo contrario: personas con menos conocimientos tecnológicos que aportan experiencia, criterio y conocimiento del contexto: «La tecnología no sustituye al conocimiento profesional, sino que lo hace más valioso», afirma. Al final, la diferencia entre esos dos jóvenes desde el principio no radicaba en quién sabía utilizar mejor la herramienta. Ambos podían pedirle a la máquina que hiciera el trabajo. La diferencia surgió más tarde: uno sabía cómo interpretar la respuesta, situarla en su contexto y detectar que algo no encajaba. El otro solo tenía ante sí una respuesta que parecía correcta. Formación recomendada. Máster en Gestión de Proyectos Híbrida (EAE). Máster Universitario en Metodologías Activas e Innovadoras (UNIE). Máster Universitario en Periodismo Multimedia con Atesmedia (VIU). Máster Universitario en Gerontología y Cuidados Centrados en la Persona (VIU). Máster Universitario en Ciberseguridad (VIU). Máster de Formación Continua en Análisis de Datos Empresariales (VIU). Máster en Suelo Pélvico: Embarazo, Posparto y Salud de la Mujer (Fivestars). Máster de Formación Continua en Espiritualidad Transcultural (Vidal)
