Según el doctor Galindo-Domínguez, este punto es clave porque conecta con otro fenómeno detectado en la investigación: la sobreconfianza en la Inteligencia Artificial. “Algunos estudiantes tienden a asumir que las respuestas de la IA son correctas o suficientes, incluso cuando no lo son. Este exceso de confianza puede llevar a delegar decisiones importantes o a reducir el esfuerzo propio, lo que afecta directamente al aprendizaje”.
La Inteligencia Artificial (IA) continúa con sus avances pero abre un fuerte debate en el ámbito de la educación porque amenaza el aprendizaje de los alumnos.
Los resultados también matizan el alcance del problema
Sin embargo, los resultados también matizan el alcance del problema. Tal y como muestran los resultados del estudio, la mayoría del alumnado no utiliza la inteligencia artificial de forma intensiva, sino puntualmente, principalmente para buscar información o resolver dudas. “Solo un grupo más reducido muestra un uso más frecuente que podría acercarse a una dependencia mayor”, afirmó.
A partir de estos hallazgos, el estudio plantea una idea clara: “El debate no debería centrarse en si la inteligencia artificial es buena o mala, sino en qué tipo de estudiantes la usan y cómo lo hacen. Cuando faltan factores clave de la autorregulación, el riesgo de sobreconfianza y el uso pasivo de la IA generativa aumentan significativamente. En contraste, cuando estas habilidades clave de la autorregulación están presentes (como son la perseverancia, toma de decisiones y capacidad de aprender de los errores y el aprendizaje), la IA puede convertirse en un apoyo útil sin sustituir el pensamiento propio”, sugiere.
Las implicaciones prácticas son directas
Las implicaciones prácticas son directas. En lugar de prohibir o limitar estas herramientas, resulta más efectivo enseñar a los estudiantes a utilizarlas con criterio. Esto implica, por ejemplo, fomentar que contrasten la información, que expliquen sus decisiones y que no den por válidas las respuestas sin revisarlas. También supone diseñar actividades que obliguen a pensar el proceso, no solo a presentar un resultado final.
En el estudio han participado también Nahia Delgado del Departamento de Didáctica y Organización Escolar, Martín Sainz de la Maza del Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación y José María Etxabe del Departamento de Didáctica de las Matemáticas, Ciencias Experimentales y Sociales, de la EHU.
El estudio se titula “Self-regulation and overreliance on artificial intelligence: Unpacking a paradox through a mixed-methods study in higher education”. Y se ha publicado en la revista académica Computers in Human Behavior.
Más notas de Urgente24
Trump frenó una IA de Anthropic y ahora vuelve con nuevas condiciones
¿La IA nos dejará sin trabajo? Los economistas no logran ponerse de acuerdo
Trump amenaza con una guerra comercial por Google, Meta y Amazon
El gasto en IA corporativa se disparó y las empresas empiezan a poner el freno
Menores falsos, drogas y suicidio: la prueba secreta de Meta a las IAs rivales
El enemigo inesperado de los graduados: por qué el trabajo remoto cambió todo
