El artículo “Can ChatGPT pass a physics degree? Making a case for reformation of assessment of undergraduate degrees” analiza un tema provocador: ¿qué pasaría si un modelo de lenguaje avanzado, como ChatGPT (GPT-4), intentara cursar una carrera en física? ¿Superaría los retos? Y más importante aún, ¿qué nos dice esto sobre el sistema educativo?
El experimento: Poner a prueba a GPT-4
Un grupo de investigadores sometió a ChatGPT a los mismos exámenes y tareas que enfrentan los estudiantes de la licenciatura en física de la Universidad de Hull, Reino Unido. Para maximizar sus resultados, los autores usaron una estrategia de "trampa inteligente": simplificaron preguntas, ajustaron los prompts y permitieron que el chatbot expandiera respuestas para responder con mayor precisión.
Los resultados fueron mixtos:
Destacó en tareas de programación y cálculos básicos.
Falló en habilidades prácticas como laboratorios y exámenes orales.
Obtuvo un promedio general de 65%, lo suficiente para una mención honorífica de segunda clase alta (2:1) en el sistema británico.
La crítica: ¿Es un verdadero desafío para la educación?
El éxito de ChatGPT plantea un problema clave: si un modelo de IA puede superar exámenes diseñados para humanos, ¿qué tan relevantes son estas evaluaciones? El artículo sugiere que los métodos tradicionales de evaluación, como exámenes escritos y tareas, son vulnerables a ser "hackeados" por IA. Esto cuestiona la autenticidad de los logros académicos y abre la puerta a replantear cómo se mide el aprendizaje.
Desde la perspectiva mexicana, este debate no está aislado. En un país donde la educación enfrenta retos como la desigualdad y el acceso limitado a tecnología, integrar la IA en el aula podría amplificar las brechas existentes. ¿Qué pasaría si algunos estudiantes usaran ChatGPT para tareas, mientras en zonas rurales apenas se enseña física básica? Además, esta discusión se vincula con la necesidad de formar estudiantes críticos, capaces de cuestionar las respuestas automáticas de la IA.
Por otro lado, la IA puede ser una herramienta poderosa para mejorar la enseñanza. Por ejemplo, podría simular experimentos costosos que muchas universidades no pueden permitirse, o personalizar el aprendizaje en escuelas con grupos saturados.
El futuro: Adaptarse o morir
El artículo concluye con dos posibles caminos para la educación:
1. Resistencia: Reforzar exámenes presenciales y actividades prácticas como laboratorios y vivas.
2. Adaptación: Incorporar la IA como parte integral del aprendizaje, enseñando a los estudiantes a usarla ética y críticamente.
¿Qué implica esto para el mundo laboral?
La IA ya está transformando industrias. Si bien los futuros físicos deberán dominar conceptos complejos, también deberán aprender a trabajar con herramientas como ChatGPT, no solo para resolver problemas, sino para detectar sus limitaciones.
Conclusión
ChatGPT no pasó la carrera, pero estuvo cerca. Esto nos dice más sobre nuestras prácticas educativas que sobre las capacidades de la IA. El desafío ahora es rediseñar los sistemas de evaluación para un mundo donde humanos y máquinas coexisten. Y como siempre se dice el que quiere aprender aprende.
Te dejo la referencia por si quieres checar más detalles del estudio https://arxiv.org/abs/2412.01312
Te dejo algunos regalitos bonitos que podrías dar en navidad (algo frikis pero chidos)
https://linktr.ee/PepeAlexJasa
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