La educación es una inversión continua a largo plazo. Para garantizar que los estudiantes estén equipados en el objetivo de impulsar el progreso, debemos anticipar las necesidades futuras. Recientemente, la inteligencia artificial (IA), particularmente los grandes modelos de lenguaje (LLM), ha emergido como una fuerza transformadora que altera nuestras interacciones con los demás y con el trabajo. Si el futuro trae consigo una IA aún más poderosa, la educación debe preparar a los estudiantes actuales a coexistir con ella.
A lo largo de la historia, hemos experimentado cambios tecnológicos significativos. Recordamos habilidades que aprendimos en la infancia, solo para descubrir que se volvieron obsoletas poco después. Las complejas operaciones matemáticas, el uso de tablas de logaritmos y los métodos tradicionales de aprendizaje de idiomas son solo algunos ejemplos. Sin embargo, la digitalización, y especialmente la IA, parece estar acelerando la jubilación de muchas de estas habilidades.
Existen numerosas opiniones desenfocadas sobre qué hacer. Por ejemplo, hay una urgente necesidad de evaluar a los estudiantes de todos los niveles. Si la IA puede completar las tareas asignadas, quizás las calificaciones deban darse a las aplicaciones inteligentes. Y las tareas no servirán para que los estudiantes aprendan. Una forma sencilla de abordar esto consistiría en dedicar más tiempo a discutir los trabajos con los autores y debatir sus argumentos o metodología. Esto requiere un mayor esfuerzo por parte de los evaluadores; pero no voy a profundizar en este tema.
