En una época donde la inteligencia artificial se infiltra cada vez más en nuestras aulas, un estudio en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign ha revelado fascinantes aproximaciones hacia el empleo de modelos de lenguaje como ChatGPT durante un curso de sistemas de control a nivel universitario. Con alrededor de 115 tareas del curso bajo escrutinio, los resultados arrojan luz sobre las capacidades y limitaciones de dichos modelos en escenarios académicos.
A lo largo de las evaluaciones que incluyeron preguntas de elección múltiple autoevaluadas, tareas de programación en Python de alta complejidad y ensayos analíticos extensos, ChatGPT logró una calificación de B con un 82.24%, bastante próximo al promedio de la clase de 84.99%. Donde más brilló este modelo fue en las asignaciones estructuradas, mientras que sus limitaciones se hicieron evidentes en proyectos abiertos, lo que invita a reflexionar sobre la adaptación de la enseñanza ante el avance de la inteligencia artificial.
En cuanto a las tareas evaluadas, el análisis detallado mostró que las preguntas de opción múltiple y las que requerían programación básica fueron donde ChatGPT destacó obteniendo un alto porcentaje de aciertos. Sin embargo, en situaciones de evaluación más abiertas, como los proyectos de programación, se observó una brecha significativa respecto al desempeño promedio de la clase, subrayando unas debilidades intrínsecas del modelo.
Otro hallazgo relevante es cómo estos modelos gestionaron los exámenes. ChatGPT mostró un buen desempeño en las partes autoevaluadas del examen final, pero tuvo más dificultades con las preguntas escritas, donde la habilidad requerida para contextualizar y aplicar conceptos complejos superó su capacidad de respuesta mecánica.
Las respuestas generadas por el modelo a menudo carecían de una comprensión intuitiva profunda, incluso si matemáticamente eran correctas. Las explicaciones y justificaciones seguidas por ChatGPT reflejan un enfoque más directo y menos adaptativo ante las particularidades de cada problema, destacando una oportunidad para los métodos educativos que integre de forma más orgánica la tecnología.
Este estudio no solo resalta cómo estas herramientas pueden ser potenciadas y limitadas, sino también cómo deben evolucionar las prácticas educativas para aprovechar y regular el uso de la inteligencia artificial. Las prácticas de enseñanza podrán redefinirse, enfocándose hacia habilidades más profundizadas y de integración conceptual dejando de lado las tareas rutinarias mecánicas.