La noticia ha sido jugosa. En las pruebas de este año para acceder a la universidad (PAU), la nota media en matemáticas obtenida por los aspirantes a universitarios ha sido un 4,18, la más baja desde 2014.
La nota media del año pasado fue de un 6,12. ¿Qué ha pasado? ¿Nos ha llegado una hornada de estudiantes incompetentes en matemáticas? ¿Es una muestra más de un descenso continuo y hace tiempo denunciado? ¿O el examen de este año tenía una dificultad y una longitud desmesurada?
Aunque algunos se apuntan a la segunda de las hipótesis —el descenso anunciado—, la mayoría de expertos que los medios han consultado se decantan por la dificultad y la longitud insólita de la prueba.
Esto me hace pensar en las famosas pruebas PISA en la enseñanza obligatoria, en las que hace años que nuestros alumnos sacan malos resultados. ¿De quién es la culpa? ¿De los alumnos, de los maestros o de unas pruebas que no se adecúan a los conocimientos y las habilidades que los alumnos han adquirido?
Cuando los exámenes dejan de preparar para el mundo real
Al convocarse las pruebas, la administración educativa anunció que habría inhibidores de frecuencia en las aulas de examen para evitar que nadie utilizara el móvil de forma fraudulenta. No tenemos noticias de ningún incidente en este ámbito. Probablemente, el solo anuncio de los inhibidores ya hizo desistir a los potenciales interesados en hacer trampas. ¿Trampas?
Recordé que cuando todavía no había internet ni nada que se le pareciera, nos convocaron al examen de grado de la carrera en la biblioteca de la facultad. En un tiempo relativamente limitado, eso sí, tenías acceso a todos los libros y documentos de la biblioteca para contestar el examen, con servicio de bibliotecarios incluido. Evidentemente, quien tenía una cierta idea del tema y estaba acostumbrado a usar activamente la biblioteca consiguió una ventaja sustancial sobre quien solo se había limitado a usarla como aula de estudio.
Pero, claro, la inteligencia artificial (IA) no es comparable a una biblioteca. El elemento proscrito hace treinta años era la calculadora, hace veinte Google y la Wikipedia… Pero la IA no es solo un depósito de información, sino que también tiene capacidad para razonar, para pensar… o para resolver problemas matemáticos.
La enorme contradicción
Ahora, ni un ingeniero, ni un economista, ni un abogado, ni un médico ejercerán —ya ejercen— su trabajo sin utilizar la IA. La evaluación no debería consistir solo en medir qué sabe una persona, sino qué es capaz de hacer en cooperación con sistemas inteligentes. Pero entonces surge la pregunta inquietante: ¿quién ha enseñado esto a los alumnos? ¿Quién se lo enseñará en la universidad? ¿Quién será capaz de concebir pruebas que evalúen la capacidad para trabajar con la IA y sacarle el máximo rendimiento posible?
Ni un ingeniero, ni un economista, ni un abogado, ni un médico ejercerán —ya ejercen— su trabajo sin utilizar la IA
¿Alguien cree que una empresa que puede obtener alguna ventaja competitiva accediendo a la IA obligará a sus empleados a renunciar a ella como obligan a los estudiantes que quieren acceder a la universidad? ¿Por qué o para quién estamos preparando a estos universitarios? El problema no es que los estudiantes utilicen IA. El problema es que seguimos evaluando competencias que dejarán de tener valor fuera del aula. La universidad está seleccionando a los futuros profesionales con criterios diferentes de los que utilizará después el mercado de trabajo.
Una empresa elige a los trabajadores para maximizar la productividad. La universidad selecciona a los estudiantes prohibiéndoles utilizar las herramientas que después los harán más productivos. Esta es una contradicción enorme.
El absentismo como síntoma de la crisis de la enseñanza universitaria
Hace unas semanas, el rector de la UPF se quejaba públicamente del creciente absentismo en clase de sus estudiantes. Nosotros íbamos a la universidad a oír las clases magistrales del profesor, tomar apuntes e identificar aquellos temas que le eran más relevantes para encarar con éxito los exámenes. Dicen que esto de las clases magistrales ya no está de moda, que siempre hay alguien que contrasta algún dato con el móvil para ver si te has equivocado, que son cada vez más relevantes los trabajos de investigación y en grupo…
Además, si la socialización de los estudiantes ya no se hace ni en el bar ni en los pasillos de las facultades y el contacto personal ha perdido relevancia ante el virtual, ¿por qué tienen que ir los estudiantes a la universidad? Y más después de la pandemia y la generalización de la no presencialidad. Por no hablar del descrédito creciente de los grados obligatorios, que solo actúan como paso obligado a los másteres, si puede ser en alguna universidad extranjera.
La universidad está seleccionando a los futuros profesionales con criterios diferentes de los que utilizará después el mercado de trabajo
Mientras tanto, cada vez las empresas se quejan más de que la formación universitaria es demasiado generalista y el lugar donde realmente tienen que aprender los jóvenes licenciados es en la misma empresa. Solo faltaba esta desvinculación con la IA. Y es que la universidad está seleccionando a los futuros profesionales con criterios diferentes de los que utilizará después el mercado de trabajo.
Estos últimos meses han aparecido varios estudios internacionales que advierten que los puestos de trabajo donde la IA empieza a hacer estragos son los de perfil júnior, donde cada vez hay menos demanda. A ello se refería hace unos días el amigo Oriol Amat, que se preguntaba “si no hay júniors en las empresas, ¿cómo conseguirán disponer de nuevos séniors?”. ¿O es que las funciones que ahora hacen los séniors serán las que harán los futuros júniors con la ayuda de la IA y estamos asistiendo a una incipiente degradación de los puestos de trabajo? La IA podría romper la cadena de transmisión del conocimiento.
Por unas PAU en dos fases: con y sin acceso a la IA
Dicen los expertos que la clave para obtener todo el jugo de la IA proviene de hacer las preguntas adecuadas para obtener la información más valiosa y más adecuada a tus necesidades. Y que la interacción provechosa con la IA exige que tengamos suficiente criterio para saber detectar o, al menos, contrastar aquellas informaciones que puedan ser erróneas. ¿No serían estas las aptitudes que habría que evaluar antes que nada? Seguramente. El problema es que no hay, todavía, quien sepa cómo se debe hacer esta evaluación.
Quizás deberíamos plantear los futuros exámenes en dos fases. Una primera similar a la actual. Y una segunda, con acceso a la IA, a bases de datos y a documentación. Una segunda parte que permitiera averiguar cómo formula el estudiante el problema. Y es que una IA da respuestas muy diferentes según la calidad de la pregunta. Y entonces, ¿cómo valida el resultado el estudiante? ¿Detecta errores? ¿Contrasta fuentes? ¿Sabe cuándo la respuesta es poco fiable? Y, también, ¿cuándo decide no seguir la sugerencia de la IA y cómo integra diversas fuentes? La IA puede generar una propuesta, pero después hay que combinarla con datos, normativa o experiencia.
Deberíamos entender la IA como un compañero de trabajo muy rápido y sabio, eso sí. Un compañero de trabajo que te propone alternativas, resume, critica, reformula, genera ideas… Por eso deberíamos averiguar si el futuro estudiante universitario sabe o sabrá trabajar con un compañero tan competente.
El problema no es exactamente la IA, sino que continuamos entendiendo la universidad como una institución que transmite conocimiento, cuando su valor principal debería pasar a ser seleccionar, estructurar criterio y certificar la capacidad de juicio.
El problema no es exactamente la IA, sino que continuamos entendiendo la universidad como una institución que transmite conocimiento
“La pregunta es a menudo más interesante que la respuesta” - Richard Hamming, matemático.
Repasando los últimos párrafos, me doy cuenta de que el texto está lleno de interrogantes. Quizás es inevitable si no queremos ejercer de gurús de una realidad cada vez más compleja y más acelerada. Dice la canción de Raimon, qui pregunta ja respon (“quien pregunta, ya responde”). Deberíamos conseguir que la segunda parte del verso también fuera realidad: “quien responde, también pregunta”. Es decir, que las respuestas de la IA contribuyeran también a plantear nuevas dudas y nuevos retos que los humanos nos esforcemos por contestar.
Mientras tanto, sin embargo, si los exámenes continúan seleccionando a los estudiantes por las habilidades que la IA ya domina, corremos el riesgo de que el sistema educativo prepare magníficamente a los jóvenes… para un mundo que ya ha dejado de existir. El mundo de ayer.