[responsivevoice_button buttontext="Escuchar la noticia" voice="Spanish

Latin American Female"]

Por Jordi Pérez Colomé

Una nueva investigación revela que al menos 1 de cada 10 trabajos está hecho con la ayuda de la IA. Las carreras donde los alumnos hacen más trampas son Económicas y Periodismo

El número de sobresalientes en las universidades lleva mucho tiempo aumentando. Pero desde 2022, cuando salió ChatGPT, esa cifra se ha disparado un 30%. Ese aumento se da sobre todo en asignaturas con muchos deberes de escritura y programación, donde usar la IA es más fácil. En cambio, en cursos con presentaciones orales, el efecto es menor.

Así lo demuestra una investigación realizada con datos de medio millón de alumnos de 319 asignaturas en una universidad de Texas (EE UU). El estudio también ha detectado que las notas medias han subido en general y que cada vez más las notas son, en general, más altas. Hay un detalle curioso: las notas que más a menudo se convierten en sobresalientes son las que están justo debajo, los notables. “Los que más suben no son los que estaban al borde del suspenso, sino los estudiantes que ya se movían en la franja media y alta”, dice Igor Chirikov, autor del artículo e investigador del Centro de Estudios sobre Educación Superior de la Universidad de California en Berkeley. La IA no salva tanto a los que iban a suspender, sino que acaba empujando hacia arriba a los que ya iban bastante bien.

Esta inflación de sobresalientes es solo una tendencia de la llegada devastadora de la IA a las universidades. Este jueves la revista Science publica otro trabajo que muestra, con datos de 2024, que un 9% de estudiantes hace trampas con la IA. Este porcentaje recoge solo el primer año completo de uso de ChatGPT. Ahora es mayor: “La evidencia más reciente apunta a que ha seguido creciendo: ahora mismo estamos cerrando la recogida de datos de 2026, y los resultados preliminares de un puñado de universidades muestran un aumento significativo del uso de IA por parte de los estudiantes”, dice Chirikov. El otro trabajo, sobre el número de sobresalientes, tiene datos hasta otoño de 2025 y muestra que los cursos expuestos a la IA, especialmente aquellos que se apoyan más en los deberes, han registrado aumentos sustanciales en las notas de sobresaliente.

Las carreras con más tramposos son económicas (17%) y periodismo (16%), mientras que los de biología son los que menos IA usan para hacer trampas, solo un 5%. Los autores, que han obtenido los datos de una encuesta a más de 95.000 universitarios de 20 centros estadounidenses, no tienen una hipótesis clara sobre por qué algunas carreras tienen más tramposos: “Las tasas de mal uso pueden variar según qué tipo de estudiantes eligen cada carrera y qué tipo de tareas se utilizan para evaluarlos”, dice René Kizilcec, coautor del trabajo y profesor de la Facultad Ann S. Bowers de Computación y Ciencias de la Información de la Universidad de Cornell, y director del Future of Learning Lab.

La inflación de sobresalientes se da en realidad desde hace décadas. En la Universidad de Harvard, la proporción de sobresalientes pasó del 24% en 2005 al 60,2% en 2025, según otro artículo científico. Pero, a diferencia de ahora, entonces eran los profesores los que tenían sus incentivos y decidían hinchar las notas para su propio beneficio: primero, si eran generosos con las notas recibían a su vez mejores evaluaciones de los estudiantes y tenían más posibilidades personales de promoción, y segundo, mejorar las notas de un centro ayudaba a sus alumnos a conseguir entrar en programas superiores de posgrado, así que otras universidades debían hacerlo también.

Ahora ocurre algo distinto: simplemente, los trabajos parecen mejores, pero sin que el estudiante haya hecho nada para merecerlo. Hay estudiantes que presentan trabajos de sobresaliente sin haberlos escrito. Es lo que el autor llama un “desplazamiento de tareas”, donde lo que hace la IA es reemplazar al estudiante, no mejorar sus capacidades.

Es un problema global

Ambas investigaciones se han hecho con datos de universidades estadounidenses. Pero es un fenómeno global: “El mecanismo no es exclusivo de Estados Unidos: si los estudiantes tienen acceso a IA y los cursos se apoyan en trabajos de escritura, programación o similares, las notas pueden subir sin que aumenten realmente sus competencias reales”, dice Chirikov. Aunque el tamaño del efecto puede variar según el lugar, añade: “Podría ser menor donde la evaluación se apoye más en exámenes presenciales, orales, corrección externa o sistemas de calificación más exigentes, o donde los profesores ya hayan rediseñado sus tareas. También puede depender del acceso de los estudiantes a la IA, de las políticas institucionales y de lo bien que funcionen las herramientas de IA en su lengua”.

A pesar de estas posibles variaciones, este aumento de sobresalientes y trampas en las universidades no es una novedad explosiva para profesores y alumnos. Estas investigaciones ponen cifras a algo que es fácil de intuir. Las soluciones son, sin embargo, más complicadas. Hay docentes que, por ejemplo, han optado por pedir a los estudiantes que expliquen su uso de la IA de forma deliberada en cada trabajo. Pero es una opción que no sirve para todas las tareas ni asignaturas, dice Chirikov, que propone tres direcciones: “Usar espacios supervisados cuando haya que verificar el rendimiento individual del estudiante, aclarar qué usos de la IA son aceptables y cuáles no caso por caso, y rediseñar los trabajos para que la IA esté o bien limitada o bien incorporada de forma intencionada”, explica. La intención de los autores es dejar claro que no existe una única solución a prueba de IA. La reforma tiene que ser específica para cada asignatura y estar ligada a lo que la evaluación pretende medir.

Lo más difícil es convencer a los estudiantes de que van a arrepentirse de tomar el camino fácil desde el principio. “Es el mismo problema al que se han enfrentado los economistas del comportamiento al intentar animar a la gente a ahorrar dinero pronto”, dice Kizilcec. “Los exámenes que incluyen tareas que no se pueden hacer con IA pueden ayudar a motivar a los estudiantes a aprender lo fundamental, porque saben que se les va a evaluar tarde o temprano. No hay nada de malo en un atajo cognitivo, los usamos constantemente, pero desarrollar las habilidades metacognitivas, el criterio para saber cuándo merece la pena invertir esfuerzo de verdad en una tarea, eso es crucial que los estudiantes lo aprendan”, añade.

Fuente: https://elpais.com/tecnologia/2026-05-21/por-que-hay-cada-vez-mas-sobresalientes-en-la-universidad-la-culpa-es-de-chatgpt.html